基因表達(dá)差異分析是我們做轉(zhuǎn)錄組最關(guān)鍵根本的一步，edgeR+limma是目前最為推薦的方式。本文結(jié)合示例數(shù)據(jù)，將對(duì)這個(gè)過程進(jìn)行梳理，讓你明白limma包的why，what，h...
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使用limma 進(jìn)行轉(zhuǎn)錄組差異分析 -
使用limma、Glimma和edgeR對(duì)RNA-seq數(shù)據(jù)分析筆記1 摘要 簡單且高效地分析RNA測(cè)序數(shù)據(jù)的能力正是Bioconductor的核心優(yōu)勢(shì)之一。在獲得RNA-seq基因表達(dá)矩陣后，通常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、探索性數(shù)據(jù)分析、差異表...
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轉(zhuǎn)錄組丨limma差異表達(dá)分析，繪制火山圖和熱圖
limma差異表達(dá)分析 本篇筆記的內(nèi)容是在R語言中利用limma包進(jìn)行差異表達(dá)分析，主要針對(duì)轉(zhuǎn)錄組測(cè)序得到的基因表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行下游分析，并將分析結(jié)果可視化，繪制火山圖和熱圖 [...
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差異基因|Limma安裝和使用
介紹 常用的差異基因分析軟件主要有DESeq2、edgeR以及Limma。其中，DESeq2適合有重復(fù)的樣本(官方推薦4個(gè)以上)，edgeR可以實(shí)現(xiàn)單個(gè)樣本的差異基因分析。但...
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分子進(jìn)化研究筆記
(一)分子進(jìn)化的研究方法 1. 分子進(jìn)化研究的意義 自20世紀(jì)中葉，隨著分子生物學(xué)的不斷發(fā)展，進(jìn)化研究也進(jìn)入了分子進(jìn)化(molecularevolution)研 究水平，并建...
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R數(shù)據(jù)可視化21:Edge Bundling圖N久沒有更新了，最近一段時(shí)間有點(diǎn)繁忙。今天，一起來學(xué)習(xí)一下一個(gè)和Circo圖差不多的圖：Edge Bunding圖（不知道中文咋翻譯）。其實(shí)在我看來都只是不同形式的網(wǎng)絡(luò)圖。 ...
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lncRNA | 全基因組鑒定番茄果實(shí)lncRNA，及與調(diào)節(jié)果實(shí)成熟相關(guān)mRNA的比較分析| 2019-8-19 | Genome-wide profiling of long non-codingRNAs from tomato and a comparison...
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實(shí)驗(yàn)技術(shù)（1）——載體構(gòu)建相關(guān)常規(guī)載體構(gòu)建原理及流程較為簡單，具體操作也比較容易。這里進(jìn)行簡單總結(jié)，并對(duì)幾點(diǎn)需要注意的點(diǎn)進(jìn)行說明。 原理依賴于限制性核酸內(nèi)切酶，DNA連接酶和其他修飾酶的作用，分別對(duì)目的基...
