2021年4月3日 · 不同的时空以及不同的条件下差异基因分析是RNAseq分析的重要目标。 基于免比对的定量方法（kallisto、Salmon、Salfish）： sleuth。 install.packages("BiocManager") . BiocManager::install("DESeq2") . BiocManager::install("edgeR") . BiocManager::install("limma") . BiocManager::install("Rgraphviz") 好像没用到这个包诶. 用的是rsem的count文件. edgeR = as.integer(table(edgeR_DEG$change)), .

2016年8月11日 · Venn diagrams of DEG sets. The overLapper function can compute Venn intersects for large numbers of sample sets (up to 20 or more) and plots 2-5 way Venn diagrams. A useful feature is the possiblity to combine the counts from several Venn comparisons with the same number of sample sets in a single Venn diagram (here for 4 up and down DEG sets).

Creating a Venn-diagram can be a good method for selecting a (sub)set of DEGs, for instance by selecting the set of DEGs that are shared between groups (the Intersection, see the Wikipedia page on Set Theory or the other way around, only the DEGs that are unique for …

2021年1月7日 · 韦恩（Venn）图是常见统计图之一，用于展示各样本（或分组）之间共有（或特有）元素的数量（或比例）。 例如做RNA-seq的最直接目的，大多是鉴定差异表达的基因。

韦恩图，又称为venn图，是我们在日常数据处理过程中经常用到的一种图。 图虽小，但实用性却非常高！ 做转录组项目，最重要的就是看每个基因的表达量，根据表达量差异找出差异基因，从而研究差异基因的功能。

2022年6月21日 · 使用EdgeR时注意选择合适的分析算法，官方建议bulk RNA-seq选择 quasi-likelihood (QL) F-test tests，scRNA-seq 或是没有重复样品的数据选用 likelihood ratio test。 limma进行差异分析有两种方法 ：limma-trend和voom，在样本测序深度相差不大时两种方法差距不大，而测序深度相差大时voom更有优势，因此我们一般都选择voom的方法进行差异分析。 Limma-voom vs limma-trend (bioconductor.org) levels = design) 4. 保存DEG数据. file …

venn图是转录组结果中的重要展示部分，能够找出各比较组之间共有和特有的基因，是最常用的转录组分析手段之一。 但往往测序公司只给了几个固定组合的venn图，后期让公司补图，要加钱不说，两天给一副图的速度更是要命。

对于差异表达基因分析，目的是找出上面的矩阵里可能实验组跟对照组有差别的基因，有的基因在实验组中表达上调，也有可能下调，这部分基因就被我们称为差异表达基因（differential expression gene），而对于差异表达基因的计算，并不是简单的求平均值，然后比较实验组跟对照组平均值的大小，而是有一系列复杂的统计学计算在里面，但生物信息学的发展也有几十年了，研究人员已经把这些复杂的统计学封装成了函数，人们只需要调用这些函数即可。 这里我们介 …

最近有学员做 TCGA 差异分析，分别用了 DESeq2 、 edgeR_DEG 、 limma 包做。 这三个包都是做差异分析的常见的包。 如果想知道它们获取的结果有什么不一样？ 当然得用维恩图了。 文云博士给大家演示一下. Veen图 绘制

2020年5月19日 · tcga 02 不同数据deg结果取交集火山图及韦恩图展示 1. 三个数据集差异基因火山图（每10个肿瘤和正常组织样本） 导入表达矩阵，选择nt组的前10和tp组的前10个样本进行差异分析