RNA-seq分析：Step7（差异表达分析）

已于 2023-09-19 23:00:05 修改
阅读量3k 收藏 20
点赞数 2
分类专栏： 转录组(RNA-seq) 生物信息学 R语言 文章标签： r语言 学习方法
于 2023-08-26 17:47:47 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_53915752/article/details/132489388
版权

目录

前记

一、R包的安装

二、DESeq差异分析

三、火山🌋图的绘制

四、热图的绘制

后记

前记

RNA-seq是一种高通量测序技术，可以对转录组进行全面、高灵敏度的分析。差异表达分析是RNA-seq数据分析中常用的方法之一，用于识别不同条件下基因表达水平的差异。

差异表达分析一般包括数据预处理、基因表达计数、表达矩阵构建、差异分析、基因功能注释等步骤。在差异分析中会使用一些常见的统计方法，如DESeq2、edgeR等，通过比较不同样本之间的基因表达数目或含量，筛选出差异表达基因，并进行生物学功能注释和通路分析，以探究不同条件下基因表达的差异及其可能的生物学影响。差异表达分析可以为研究不同生物学问题提供有力的支持，例如寻找疾病相关基因、分析发育过程中的基因表达调控、探究环境对基因表达的影响等。

本文使用R语言中的DESeq包进行差异表达分析。

一、R包的安装

if (!require("BiocManager", quietly = TRUE))install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("DESeq2")
BiocManager::install("GenomeInfoDb",force = T)<
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
R 中的 RNA-Seq 数据分析 - 探索差异表达基因！
CodeGu的博客
08-28 1484
在生物信息学领域，RNA-Seq 是一种广泛应用的高通量测序技术，用于研究转录组的表达情况。通过使用 R 语言及其生物信息学相关的包，我们可以对 RNA-Seq 数据进行分析，从而识别差异表达的基因。综上所述，使用 R 进行 RNA-Seq 数据分析可以帮助我们发现差异表达的基因。通过加载适当的包和使用相应的函数，我们可以对计数矩阵进行预处理、归一化和差异表达分析。除了 edgeR 和 DESeq2，limma 包也是一种常用的差异表达分析工具。接下来，我们可以使用不同的统计方法来检测差异表达基因。
RNA-seq分析：Step1（软件的安装及配置）
沉香best的博客
08-19 3295
好几个月没有跑RNA-seq分析了，为防止遗忘，特整理分析流程于转录组分析专栏。RNA-seq分析是生信分析流程比较入门的操作，常规的分析主要包括差异基因表达分析、GO和KEGG分析和WGCNA分析。一般来说，前两个分析是最为常见的，第三个主要存在于纯转录组分析文章中。本文主要讲述转录组分析的第一步，软件的安装和配置。
哈佛大学——差异表达分析（一）RNAseq基础知识
weixin_46585008的博客
10-29 7800
文章目录概述——使用Salmon计算该课程的学习目标需要下载的包工作流程（原始数据计数）学习目标RNA-seq工作流程RNA提取和文库准备测序（Illumina）边合成边测序(Sequencing-by-synthesis)原始测序数据质量控制（FastQC）定量表达比对后序列读段的质量控制(STAR/Qualimap)质量控制：使用MultiQC汇总结果 概述——使用Salmon计算 该课程的学习目标 使用主成分分析（PCA）和分层聚类对计数数据进行质量控制 使用DESeq2获得明显不同基因的列表 可视
RNA-seq 保姆教程：差异表达分析（二）
冷冻工厂
11-20 4401
介绍 RNA-seq 目前是测量细胞反应的最突出的方法之一。RNA-seq 不仅能够分析样本之间基因表达的差异，还可以发现新的亚型并分析 SNP 变异。本教程[1]将涵盖处理和分析差异基因表达数据的基本工作流程，旨在提供设置环境和运行比对工具的通用方法。由于完整版过长，因此分为两部分，需要获取完整版的，请跳转文末。 7. 差异分析 将基因计数导入 R/RStudio 工作流程完成后，您现在可以使用基因计数表作为 DESeq2 的输入，使用 R 语言进行统计分析。 7.1. 安装R包 source("htt
RNA-seq 保姆教程：差异表达分析（一）
冷冻工厂
11-20 6428
介绍 RNA-seq 目前是测量细胞反应的最突出的方法之一。RNA-seq 不仅能够分析样本之间基因表达的差异，还可以发现新的亚型并分析 SNP 变异。本教程[1]将涵盖处理和分析差异基因表达数据的基本工作流程，旨在提供设置环境和运行比对工具的通用方法。请注意，它并不适用于所有类型的分析，比对工具也不适用于所有分析。此外，本教程的重点是给出一般的分析流程。对于更大规模的研究，强烈建议使用集群来增加内存和计算能力。由于完整版过长，因此分为两部分，需要获取完整版的，请跳转文末。 项目配置 安装conda Min
【RNAseq】差异分析
vivianl_s的博客
07-16 1207
针对RNAseq count数据的差异分析
RNA-seq分析入门01——差异基因表达分析
weixin_73043012的博客
12-08 8347
AveExpr是基因在所有样本中的平均表达量，t是用于t-test的，可以衡量组间差异显著性，P.value就是P值，adj.P.Val是校正过的P值，这里我用的是“BH”方法进行的校正。随后就是对样本进行分组了，我这里按照癌组织和正常组织进行分组，我们需要一个记录了分组信息的列表list，这里的list可以按照自己想要的分组进行设置，但是要和前面的data的排列顺序互相匹配。首先，准备好所需的数据，如下图所示，基因表达数据为一个包含样品与基因的矩阵。diff矩阵就是我们的最终结果，大致预览效果如下所示。
RNA-seq分析：Step9（共表达分析）
沉香best的博客
08-30 1965
WGCNA（Weighted Correlation Network Analysis）是一种系统生物学中常用的数据分析方法，主要用于分析高通量基因表达数据。该方法通过构建基因共表达网络，将相似的基因组织到同一模块中，并用模块间的关联性进行分析，从而识别与生物学过程相关的模块和关键基因。WGCNA分析流程主要包括：数据预处理、构建共表达网络、模块检测、模块注释和功能分析等步骤。
RNA-seq分析：Step5（拼接）
沉香best的博客
08-23 1495
转录本拼接是指将同一个基因产生的不同转录本进行合并，形成一个完整的基因序列。转录本拼接主要应用于RNA-Seq数据分析中，对基因组注释的完善以及发现未知的基因和转录本具有重要意义。在进行转录本拼接时，首先需要将原始的RNA-Seq数据进行清洗和过滤，去除低质量的序列和污染物。接着，利用特定的拼接软件对清洗后的序列进行处理，根据同源性、跨越剪切和外显子连接等特征，将不同的转录本进行合并。常用的拼接软件包括Cufflinks、StringTie和Trinity等。
RNA-seq分析：Step8（富集分析）
沉香best的博客
08-28 3013
RNA-seq富集分析是一种用于分析基因表达数据中特定基因或通路是否富集的分析方法。其基本思想是比较不同基因对应的转录本/基因之间的表达差异及其对应的基因注释信息，通过统计学方法评估差异的显著性，从而确定是否存在某些特定的功能通路或基因集合富集的情况。常用的RNA-seq富集分析工具包括GOseq、KEGG（KEGG enrichment analysis）、DAVID（Database for Annotation, Visualization and Integrated Discovery）等。这
RNA-seq寻找差异表达基因-1
Wis4e的博客
10-09 448
2，数据重复太少，不一定符合正态分布；2，需要掌握：假设检验的步骤和基本原理；理解负二项分布模型的统计学检验原理；由于read是抽样得到的结果，因此样本的rna实际表达量不影响结果，定量均为相对定量。3，第一种思路：列联表检验问题——Fisher或卡方检验（过气），通过加和，平衡不同组别样本数的问题。特别高表达基因不发生表达量的变化，大多数普通基因的不发生表达量的变化。4，RNA-seq中的统计学问题：1，2700多个基因，重复计算P Value几万次？问题：对大的数字敏感，对小的数字不敏感。
零基础照样做RNA-seq差异分析
weixin_30621711的博客
11-09 770
零基础照样做RNA-seq差异分析 GCBI知识库2018-08-24 14:43:36 基因表达谱的差异分析是RNA-seq中最常见的应用。你眼中的RNA-seq差异分析或许是酱紫的，对不会编程，不懂统计，纯正生物学出生的人， 内心简直SOS…… 但有些人眼中的RNA-seq差异分析却是这样的，借助云平台和图形化界面，生信零基础同样可以做RNA-seq差异分析。 ...
从RNA-seq结果到差异表达
wangprince2017
05-19 3908
从RNA-seq结果到差异表达 2011-09-12~ADMIN 翻译自：From RNA-seq reads to differential expression, Oshlack et al. Genome Biology 2010, 11:220 高通量测序技术，也就是下一代测序技术已经成为现代生物学研究的一个较为常规的实验手段了。这一技术的发展极大地推动了基因组学，表观基因组学以...
RNA-seq 分析流程 —— 概述
dxs18459111694的博客
05-23 3460
接下来我们要介绍的是RNA-seq数据的处理分析流程，根据RNA-seqshort-readlong-read而我们一般的RNA-seq测序数据分析流程算法
Python版RNA-seq分析教程：DEseq2差异表达基因分析
weixin_43682390的博客
07-29 1969
Bulk RNA-seq 分析的一个重要任务是分析差异表达基因，我们可以用 omicverse包来完成这个任务。在omicverse中，除了最简单的ttest外，在这里，我们介绍一种类似R语言中的Deseq2等包的模型来计算差异表达基因。原教程地址：https://omicverse.readthedocs.io/en/latest/Tutorials-bulk/t_deseq2/
RNA_seq(1)植物转录组实战（下）之DESeq2进行差异基因分析
热门推荐
Yujia's Blog
08-22 1万+
四、DESeq2差异基因分析 获得reads-counts之后，我们就可以开展差异基因分析了。我们以subread中的featureCounts工具得到的counts_id.txt为例，来进行后续的差异基因分析。 目前常见的差异基因分析工具有DESeq2、limma包等等，此处以DESeq2为工具来进行差异基因的筛选。 First step:获取表达矩阵和分组信息 进行差异基因分析之前，首...
Python版RNA-seq分析教程：差异表达基因分析
weixin_43682390的博客
07-29 1232
Bulk RNA-seq 分析的一个重要任务是分析差异表达基因，我们可以用 omicverse包来完成这个任务。对于差异表达分析而言，首先，我们可以先将 gene_id 改为 gene_name。其次，当我们的数据集存在批量效应时，我们可以使用 DEseq2的 SizeFactor 对其进行归一化，从统计学上，使用 wilcoxon的秩和检验或者 t-test来计算基因的 p 值。也可以使用类似edgeRDeseq2等包的模型来计算p值。在这里，我们用一个从RNA-seq上游的定量包。
RNA-seq——四、根据序列比对结果筛选差异基因
Dzfly
09-11 3506
写在前面——经过前面的一系列分析，我们得到了几个counts数据，接下来就需要根据这些数据来进行分析。本文使用Rstudio，从序列比对结果中筛选出差异基因，目的是（根据不同基因的表达量）找出实验组与对照组的差异。本文使用的数据见。
利用共表达和RNA SEQ数据进行差异基因表达分析
wangprince2017
02-20 4396
MRFSEQ As a fundamental tool for discovering genes involved in a disease or biological process, differential gene expression analysis plays an important role in genomics research. High throughput sequencing technologies, e.g., RNA-Seq, are increasingl...
scVI差异表达分析
最新发布
03-28
<think>好的，用户想使用scVI进行单细胞RNA-seq的差异表达分析。首先，我需要回忆一下scVI的基本功能和它在差异表达（DE）分析中的应用。scVI是一个基于变分自编码器（VAE）的模型，主要用于数据整合、降维和聚类，但它也提供了差异表达分析的功能。 根据用户提供的引用，特别是引用[1]中提到的高变异基因（HVGs）的选择对下游分析的重要性，可能需要提醒用户在运行scVI之前进行适当的特征选择。scVI虽然可以处理大量基因，但选择HVGs可能有助于提高模型的效率和结果的准确性。 接下来，用户需要具体的步骤和方法。scVI官方文档中提到了使用`scvi.model.SCVI`进行DE分析的方法，通常有两种方式：基于后验分布的差异分析和使用分类器进行条件分析。需要详细说明这两种方法的步骤，包括模型训练、设置对比组、提取结果等。 另外，引用[3]中提到的scCAN方法关注于处理丢失事件，这可能与scVI处理技术噪音的能力有关。在解释scVI的DE分析时，可以强调其如何处理技术变异和生物变异，从而提高DE结果的准确性。 用户可能需要代码示例，所以需要提供一个简单的Python代码框架，包括数据准备、模型训练、DE分析步骤。同时，要提醒用户注意参数设置，比如batch_size和训练周期数，这些可能影响结果稳定性。 还需要考虑用户可能遇到的问题，比如如何选择正确的细胞分组，如何处理批次效应，以及结果解读时的注意事项。例如，引用[2]中的scETM模型通过编码器处理跨数据集的数据，可能提示用户在使用scVI时也要注意数据整合对DE分析的影响。 最后，生成的相关问题需要覆盖scVI的其他应用、与其他工具的比较、参数调整以及处理批次效应的方法，帮助用户全面了解scVI的DE分析流程和潜在问题。</think>以下是如何使用scVI进行单细胞RNA-seq数据差异表达分析的步骤说明： ### 一、scVI的差异表达分析原理 scVI通过概率建模将技术噪声与生物变异解耦，其差异表达分析基于潜在变量的后验分布进行比较[^2]。相较于传统方法（如Wilcoxon检验），scVI能更准确地识别受技术噪声影响的差异基因。 ### 二、具体操作步骤 #### 1. 数据预处理 ```python import scanpy as sc import scvi # 加载数据 adata = sc.read_h5ad("your_data.h5ad") # 特征选择（建议保留2000-5000个HVGs） sc.pp.highly_variable_genes(adata, n_top_genes=3000) adata = adata[:, adata.var.highly_variable] # 设置scVI需要的字段 scvi.model.SCVI.setup_anndata(adata, layer="counts") ``` #### 2. 模型训练 ```python # 初始化模型 model = scvi.model.SCVI(adata, n_layers=2, n_latent=30) # 训练模型（推荐至少400 epochs） model.train(max_epochs=400, batch_size=256) ``` #### 3. 差异表达分析 ```python # 定义对比组（例如cluster1 vs cluster2） de_df = model.differential_expression( groupby="cluster", # 分组字段 group1="1", # 实验组 group2="2", # 对照组 mode="change" # 计算logFC和概率 ) # 筛选显著差异基因（BF校正后p<0.05） significant_genes = de_df[de_df["is_de_fdr_0.05"]] ``` ### 三、关键参数解析 1. **n_latent**：建议设置为10-50，取决于数据复杂度 2. **mode参数**： - `"vanilla"`：标准贝叶斯因子 - `"change"`：包含效应量估计（推荐） 3. **校正方法**：默认使用Benjamini-Hochberg校正 ### 四、结果解读要点 - **bayes_factor**：>3表示强证据支持差异表达 - **non_zeros_proportion**：基因在两组中的表达比例差异 - **lfc_mean**：对数倍数变化的均值估计 ### 五、与常规方法的对比优势 1. 整合批次校正：自动处理技术变异[^1] 2. 概率建模：更稳健的小样本分析 3. 零膨胀处理：更适合单细胞数据特性[^3]
评论 3
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

沉香gege（不吃鸡肉版）

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值