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

最新推荐文章于 2024-03-20 09:02:45 发布
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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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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 = 1)%跳出选择文件窗口并选择文件

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Affymetrix芯片分析：获取差异表达基因系列一
hellobear2012的专栏
04-13 8323
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生物信息学基础知识Day4
qq_44818450的博客
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weixin_40640700的博客
03-13 8543
【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...
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
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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 3313
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
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03-20 900
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R语言绘制heatmap热图
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11-06 3271
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
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如锡如璧
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limma包的使用技巧
amw5181360的博客
05-06 2188
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weixin_30325071的博客
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