Affymetrix芯片分析：获取差异表达基因系列二_Moderated t statistic

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#生物信息学 #基因芯片 #差异表达

本文介绍了如何在R中利用limma包进行Affymetrix基因芯片的数据处理和差异表达分析。通过选择CEL文件，进行RMA预处理，构建实验设计矩阵，使用 Moderated t-statistic 进行统计分析，筛选出P值小于0.01且 fold change 大于1.5或小于-1.5的差异基因，并进行了相关可视化展示。

library(limma)%把limma包载入R中

library(tcltk)%把tcltk包载入R中

library(affy)%把affy包载入R包中


filters <- matrix(c("CEL file", ".[Cc][Ee][Ll]", "All", ".*"), ncol = 2, byrow = T)%生成2*2字符矩阵，用来定义选择文件类型

cel.files <-tk_choose.files(caption = "Select CELs", multi = TRUE,filters = filters, index&nb

最低0.47元/天 解锁文章
Affymetrix芯片分析：获取差异表达基因系列一
hellobear2012的专栏
04-13 8371
实验思路： 程序代码及运行结果： library(affy)%把affy包载入R中 library(tcltk)%把tcltk包载入R中 filters matrix(c("CEL file", ".[Cc][Ee][Ll]", "All", ".*"), ncol = 2,byrow = T)%生成2*2字符矩阵，用来定义选择文件类型
【结合文献】——Affymatrix芯片数据预处理
weixin_40640700的博客
03-13 9001
【理论分析】 （待补充） 【实战】 数据来源：GSE98793 芯片平台：GPL570（[HG-U133_Plus_2] Affymetrix Human Genome U133 Plus 2.0 Array） 登录GEO数据库，在检索框中输入GSE98793，打开数据界面。 下载最下方的原始数据。 下载后大概有857MB大小。注意，使用浏览器下载时可能会出现数据下载不完整的...
GEO : Affymetrix CEL文件 CDF文件 R语言处理方法
HUGEHEADHUGE的专栏
05-22 2万+
我竟然开始在csdn上贴生物文章了，我还真是个银才 背景介绍： 1）Affymetrix：      Affymetrix的探针（proble）一般是长为25碱基的寡聚核苷酸；探针总是以perfect match 和mismatch成对出现，其信号值称为PM和MM，成对的p
处理芯片cel格式数据的全自动R代码
blacklee123的专栏
01-10 1万+
>source(”http://bioconductor.org/biocLite.R”) >biocLite() 全自动。只需要设置工作路径以及filelist.txt文件即可。 filelist.txt，必须与CEL文件一起放置在工作目录内，文件以空格为间隔，分两列，分别是filename和factor 例 filename factor MS1_(Mouse430_
生物信息学基础知识Day4
qq_44818450的博客
01-10 3039
文章目录前言一.基因表达的检测方法二.基因表达数据分析1.基因表达矩阵2.基因表达数据分析三.基因表达差异的显著性分析大概步骤四.基因本体论分析五.通路分析总结 前言 个人对《R语言与Bioconductor 生物信息学应用》的一些摘录，方便自己日后查阅。 一.基因表达的检测方法 基因表达需要直接或间接测量某个生物个体（如人）内全部基因的转录产物（指侠义的转录组）在细胞中的丰度，常用的检测方法有实时荧光定量PCR（Quantitative real time PCR，qRT-PCR）、基因（表达谱
Affymetrix芯片分析：获取差异表达基因系列二_Moderated t-test
Multi-omics的博客
12-07 3342
library(limma) library(tcltk) library(affy) filters  cel.files  data.raw  design  colnames(design)  eset.rma  eset fit  contrast.matrix  f
Affymetrix芯片分析：获取差异表达基因系列三_SAM
hellobear2012的专栏
04-13 2622
source("http://bioconductor.org/biocLite.R") biocLite("ArrayExpress") library(ArrayExpress) AEsetGEO中哮喘相关的基因表达谱数据（编号GSE470）  save(AEset,file="AEset.RData") load("AEset.RData") clas
GEO数据挖掘构建基因表达矩阵
xiaobai1_1的博客
12-04 2万+
1、GEO数据库介绍 GEO全称GENE EXPRESSION OMNIBUS，由美国国立生物技术信息中心NCBI创建并维护的基因表达数据库。创建于2000年，收录世界各国研究机构提交的高通量基因表达数据。 GEO上有四类数据GSM, GSE, GDS, GPL 1.GSM是单个样本的实验数据 2.GDS是人工整理好的关于某个话题的GSM的集合，一个GDS中的GSM的平台是一样的 3.GSE是一个...
小白生信入门学习记录【1】什么是基因的表达矩阵
weixin_55419726的博客
02-22 5435
基因的表达矩阵 基因表达的数据通常使用表达矩阵来表示。 其中矩阵的行代表某个基因在不同样本（不同处理，或时间点等）中的表达水平，列表示某个样本中各个基因的表达水平。 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。 新的改变 我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你
r语言大作业——基因表达矩阵分析
最新发布
zhanghongyi_cpp的博客
03-20 1093
（1）利用主成分分析（PCA）对基因表达矩阵进行降维，并绘制PCA图。（2）筛选在所有样本中表达值均大于0的所有基因。（3）做聚类分析并绘制基因表达热图。
R语言绘制heatmap热图
计算机随笔
11-22 1万+
介绍如何使用 R 绘制 heatmap 的文章。 今天无意间在Flowingdata看到一篇关于如何使用 R 来做 heatmap 的文章（请移步到这里）。虽然 heatmap 只是 R 中一个很普通的图形函数，但这个例子使用了2008-2009赛季 NBA 50个顶级球员数据做了一个极佳的演示，效果非常不错。对 R 大致了解的童鞋可以直接在 R console 上敲 ？heatmap 直接...
【RNA-seq】表达矩阵的归一化处理（RPKM,TPM,FPKM,RPM（CPM））
Christina_Clbert的博客
01-08 1万+
在RNA-seq上游的流程中，所得到的产物为表达矩阵，一般指通过RSEM、HTseq等量化工具统计得到的，各个样本比对到参考基因组中各个基因的reads数，一般成为raw read count，这也是最简单的表达定量形式。 但是在分析不同样本中基因的表达量时，使用raw read count是不够严谨的，往往还需要进行表达矩阵的归一化处理
数据分析之可重复与独立样本的T-Test分析
weixin_33924312的博客
04-20 613
数据分析之独立样本的T-Test分析比较两个独立样本数据之间是否有显著性差异，将实验数据与标准数据对比，查看实验结果是否符合预期。T-Test在生物数据分析，实验数据效果验证中很常见的数据处理方法。http://www.statisticslectures.com/tables/ttable/ - T-table查找表独立样本T-test条件：1. 每个样本相互独立...
【数据异常校验】T检验或T测试(T-test)
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探索世界，改变世界
09-21 2万+
目录 历史 使用 假设 未配对和配对的双样本t-test 独立（未配对）样本 配对样本 计算 单样本t检验 回归线的斜率 独立的双样本t检验 替代t-测试位置问题 多变量测试 算法实现 例子   T测试是任何统计假设检验，在这个测试中，测试统计数据遵循一个学生在零假设下的t分布。 T测试最常施加当检验统计量将遵循正态分布如果a的值缩放术语在测试统计量是已知的。当缩...
t-Test
T_Eagle的专栏
11-06 3299
t-Test用来比较两个群组的均值，这里假设两个样本组都随机、独立，并且来自方差未知但相等的正态分布的总体。 这里我们使用和《两个样本的Z-test》中一样的数据，如下： A: 175, 168, 168, 190, 156, 181, 182, 175, 174, 179 B: 185, 169, 173, 173, 188, 186, 175, 174, 179, 180
Statistic summary in R
如锡如璧
01-02 732
summary the statistics of data visualize the statistics (boxplot and histogram) view the data library("AzureML") ws &lt;- workspace() dat &lt;- download.datasets(ws, "Automobile price da...
基因表达分析-01基础概念
super_qun的博客
01-12 1402
基因表达分析 一. 检测方法 Q-PCR 基因芯片（Microarray）‌高通量 表达序列标签(EST) 基因表达系列载体(SAGE) 转录组测序（RNA-seq）‌高通量 二. 基因表达数据分析 分析内容 哪些基因表达存在差异 差异基因有什么共同功能，参与何种共同代谢 不同条件下，哪些基因变化一致 受到哪些基因调节（上游） 控制哪些基因表达（下游） 哪些表达是状态特异的 分析方法 按...
基因芯片筛选差异表达基因方法比较
amw5181360的博客
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摘要: 基因芯片筛选差异表达基因方法比较单文娟, 童春发, 施季森 摘要: 使用计算机模拟数据和真实的芯片数据, 对8 种筛选差异表达基因的方法进行了比较分析, 旨在比较不同方法对基因芯片数据的筛选效果。模拟数据分析表 ... 基因芯片筛选差异表达基因方法比较 单文娟, 童春发, 施季森 摘要: 使用计算机模拟数据和真实的...
生物芯片技术：聚类分析在基因表达研究中的应用
"这篇资料主要探讨了基因芯片的聚类分析及其广泛应用，涉及不同类型的生物芯片，包括表达谱芯片、CGH芯片、芯片测序等，并详细介绍了CGH芯片的工作原理和多种应用领域，如肿瘤诊断、产前诊断以及微生物进化分析。...
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