Gossie的博客

用到的软件：clusterProfiler（感谢Y叔）对于非模式生，可以先做KEGG注释，用注释文件直接进行计算，GO富集同理。用到三个文件1.背景基因的注释信息(所有可以注释到的基因)，两列2.ko的描述信息文件，两列3.差异基因文件（软件会自动删掉没有注释到的基因），一列library(clusterProfiler)term2gene <- read.table('gene-ko-K.txt',sep = '\t')term2gene <- term2gene[,c(2,

edgeRedgeR是非常经典的转录组表达差异分析软件。此外，HTSFilter软件用于差异表达基因过滤，相比过于严格的多重检验，HTSFilter能检测到更多的差异表达基因。HTSFilter需要有生物学重复。样本量：72个转录组样本library(edgeR)library(HTSFilter)fc <- read.table('counts.txt',header=1,row.names="Geneid") #counts矩阵，有表头group <- as.factor(st

样本：ChengShuaiShuai 早熟转录组 72个Ref: UTX_TM1_2.11. 质控fastqc *multiqc *trimmomatic_run.sh #去掉前9个碱基2. 比对gffread annotation.gff3 -T -o annotation.gtfhisat2_extract_splice_sites.py .UTX.gtf >UTX.gene.sshisat2_extract_exons.py UTX.gene.gtf >UTX.ge