【PaperReading】使用limma、Glimma和edgeR对RNA-seq数据分析

已于 2022-10-14 18:02:21 修改
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分类专栏： PaperReading
于 2021-10-14 00:00:00 首次发布
原文链接：https://bioconductor.org/packages/devel/workflows/vignettes/RNAseq123/inst/doc/limmaWorkflow_CHN.html
本文详细介绍了使用limma、Glimma和edgeR进行RNA-seq数据分析的工作流程，包括数据预处理、差异表达分析和基因集检验。通过对小鼠乳腺细胞RNA-seq数据的实例，展示了如何从原始计数数据中提取生物学意义，包括归一化、无监督聚类和差异表达基因的筛选。此外，文章还强调了Glimma包在交互式数据可视化中的作用，有助于更深入地探索和理解数据。

使用limma、Glimma和edgeR对RNA-seq数据分析


Xueyi Dong^1, Charity Law^2, Monther Alhamdoosh3, Shian Su1, Luyi Tian2, Gordon K. Smyth4 and Matthew E. Ritchie5

1The Walter and Eliza Hall Institute of Medical Research, 1G Royal Parade, Parkville, VIC 3052, Melbourne, Australia
2The Walter and Eliza Hall Institute of Medical Research, 1G Royal Parade, Parkville, VIC 3052, Melbourne, Australia; Department of Medical Biology, The University of Melbourne, Parkville, VIC 3010, Melbourne, Australia
3CSL Limited, Bio21 Institute, 30 Flemington Road, Parkville, Victoria 3010, Australia
4The Walter and Eliza Hall Institute of Medical Research, 1G Royal Parade, Parkville, VIC 3052, Melbourne, Australia; School of Mathematics and Statistics, The University of Melbourne, Parkville, VIC 3010, Melbourne, Australia

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用limma包的voom方法来做RNA-seq 差异分析
weixin_46587777的博客
05-23 5277
用limma包的voom方法来做RNA-seq 差异分析 大家都知道，这十几年来最流行的差异分析软件就是R的limma包了，但是它以前只支持microarray的表达数据。 考虑到大家都熟悉了它，它又发了一个voom的方法，让它从此支持RNA-seq的count数据啦！ 大家都知道芯片数据跟RNA-seq数据的本质就是value的分布不一样，所以各种针对RNA-seq的差异分析包也就是提出来一个新的normalization方法而已。 而我们limma本身就提出了一个voom的方法来对RNA-seq数据进行
利用 edgeR 分析 RNAseq 数据
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设置工作目录,xxx 为表达矩阵数据目录。1.1读取featureCounts表达矩阵。
生信入门（三）——使用limma、Glimma和edgeR,RNA-seq数据分析
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使用limma、Glimma和edgeR,RNA-seq数据分析 文章目录使用limma、Glimma和edgeR,RNA-seq数据分析六、差异表达分析1、创建设计矩阵和对比2、从表达计数数据中删除异方差3、拟合线性模型以进行比较4、检查DE基因数量5、检查单个DE基因6、差异表达结果可视化7、使用camera的基因检验 本篇继续上一篇数据预处理之后做差异表达分析。 六、差异表达分析 1、创建设计矩阵和对比 在此研究中，我们想知道哪些基因在我们研究的三组细胞之间以不同水平表达。我们的分析中所用到的线性模型
edger多组差异性分析_edgeR-DESeq2分析RNA-seq差异表达
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,"CC_1","CC_2","CC_3")>names(mydata)[7:12]sampleNames>head(mydata)GeneidChrStartEndStrandLengthCA_1CA_2CA_3CC_1CC_2CC_31gene1314NW_139421.112571745+4890000002gene1315NW_139421.121153452+13380000...
生物信息学入门 使用 RNAseq counts数据进行差异表达分析（DEG）——edgeR 算法 数据 代码 结果解读
无名岛
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差异表达分析通常作为根据基因表达矩阵进行生物信息学分析的第一步，有助于我们观察基因在不同样本中的表达差异，从而确定要研究的基因和表型之间的联系。常用的基因表达数据来自基因芯片或高通量测序。虽然矩阵看起来差不多，但是由于服从不同的分布，因此在进行差异表达的时候需要用不同的方法。对于一般的生命科学领域科研人员来说，了解晦涩的算法并没有太大价值。本文力求精简，从数据——算法——结果三个方面...
RNA-seq数据分析实用方法(2015)
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生信入门（二）——使用limma、Glimma和edgeR,RNA-seq数据分析 文章目录生信入门（二）——使用limma、Glimma和edgeR,RNA-seq数据分析一、简介 一、简介 简单且高效地分析RNA 测序数据的能力是生信的核心优势之一。通常在获得RNA-seq基因表达矩阵后，通常需要对数据进行数据预处理、探索性数据分析、差异表达检验以及通路分析，以得到可以帮助进一步试验和验证研究的结果。未来几篇将介绍使用edgeR包，limma包，Glimma包对RNA-seq数据展开分析，从原始计数（c
RNA-seq数据分析（分析策略，比对，转录组组装，转录本定量）
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R语言 报错：Error in .Call.graphics(C_palette2, .Call(C_palette2, NULL)) : 图形狀態不对
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RNA-seq分析_edgeR代码整理总结
ACGTexplorer的博客
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library(edgeR) #表达矩阵 genesymbol<-read.delim("/Users/Desktop/ESCC_RNA_count_data/ESCC_count_cancer_expression.txt",header = TRUE,check.names = F) #样本信息 condition<-read.delim("/Users/Desktop/ESCC_RNA_count_data/clinical merge.txt",header=TRUE) #对重复的基因名
RNA-seq中的基因表达量计算和表达差异分析
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差异分析的步骤： 1）比对； 2） read count计算； 3） read count的归一化； 4）差异表达分析； 背景知识： 1）比对： 普通比对： BWA， SOAP 开大GAP比对： Tophat（ Bowtie2）； 2） Read count(多重比对的问题）： 丢弃 平均分配 利用Unique region估计并重新分配 表达量计算的本质
高通量测序数据分析：RNA-seq
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深度测序相关数据库与数据格式 SRA toolkit 一、NCBI 和EBI、DDBJ组成INSDC，数据内容相同所以找NCBI就行。 （一）NCBI常用数据库 GenBank：遗传序列数据库，收集了所有公开的DNA序列及其注释 GEO (Gene Expression Omnibus) ：收集整理各种表达芯片数据，后来加入了甲基化、lncRNA、miRNA、CNV等其他芯片，还有高通量测序数据...
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