生物信息学入门 根据表达矩阵和差异表达基因列表制作差异表达矩阵

最新推荐文章于 2024-03-20 09:02:45 发布
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分类专栏： 生物信息学 文章标签： 差异表达 DEG 热图 heatmap 差异表达矩阵
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根据表达矩阵做完差异分析之后，就要将差异表达基因的表达情况从表达矩阵中提取出来，制作差异表达矩阵。这个过程非常简单，但是也有一些人问到，就整理了这个教程。

1. 数据准备：原始表达矩阵和差异表达基因

这是原始矩阵

这是差异基因列表

2.  Vlookup函数匹配

Vlookup函数是Excel中数据匹配的常用函数

首先插入一列

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26、计算生物信息学入门与实践
x2y3z4a5b的博客
06-05 53
本文介绍了计算生物信息学的基本概念、常用工具和技术，涵盖了序列比对、基因注释、蛋白质结构预测以及基因表达分析等关键步骤。通过理论与实际案例相结合的方式，为初学者和相关研究人员提供了有价值的参考内容。
Python版RNA-seq分析教程：DEseq2差异表达基因分析
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生物信息学基础知识Day4
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差异基因分析筛选出差异基因表达矩阵
qq_42754083的博客
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setwd("C:/Users/linqingquan/Desktop/GSE_121787"); Sys.setlocale('LC_ALL','Chinese'); GPL_table = read.table('GPL21185-21174.txt',sep="\t",comment.char="#", stringsAsFactors=F,...
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12-17 1236
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差异表达基因
watermel__的博客
03-21 2086
什么是差异表达基因? 在不同组织中表达发生明显变化的基因 是导致细胞状态发生变化的关键基因 是表达谱分析的主要对象
基因表达分析（上）
weixin_33852020的博客
05-26 4446
基因表达 什么是基因表达，如下是来自于维基百科的解释： Gene expression is the process by which information from a gene is used in the synthesis of a functional gene product. These p...
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DESeq2的适用性 分析来自RNA-seq的计数数据，基因任务是检测差异表达基因。 也适用于其他分析：ChIP-Seq、HiC、shRNA筛选。 快速开始 dds = DESeqDataFromMatrix(countData = cts, colData = colData, design = ~batch + condition) dds = DESeq(d...
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10-30 7万+
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资源有用，希望能够对大家有帮助。好资源大家gongxiang
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RNA-seq分析入门01——差异基因表达分析
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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。
手把手教学差异表达基因分析
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文章目录引言安装并导入DESeq2包数据要求制作dds对象，进行差异分析筛选差异基因完整代码 引言 对于组学分析来说，常常会寻找组间的差异，例如差异基因（转录组）、差异菌（宏基因组）以及差异通路（宏基因组），而转录组分析上最为经典的DESeq2包对于以上分析也都适用 DESeq最早在2010年发表在Genome Biology上，2014年上更新版本DESeq2。DESeq2是基于负二项广义线性模型估算样本间基因差异表达概率，既适于有生物学重复的也适于没有生物学重复的样本，同时除了在转录组学，在宏基因组上使
基因表达分析（前传）-准备count矩阵
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还在利用hisat, tophat这些耳熟能详的软件将read比对到基因组（转录组）上，然后统计每个基因的count数么？试试这些不需要比对，速度更快的工具吧。 Salmon(Patro et al. 2016), Sailfish (Patro, Mount, and Kingsford 2014)...
geo差异表达分析_GEO数据库下载表达矩阵之后做下游分析
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首先打开网页：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE104168然后下载处理好的数据：Excel打开：然后就可以开始进行比较了：新建一个文件，并且从刚才的表达矩阵提取我们需要的几列数据：本例选择：然后就在R进行操作：#安装limma包，需要上网搜索最新的安装方式if (!requireNamespace("BiocMa...
r语言大作业——基因表达矩阵分析
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（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。
2018年SCI论文--整合GEO数据挖掘完整复现 四 ：差异表达（GSE65635）
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写一个差异表达矩阵的小软件
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<think>嗯，用户问的是要写一个差异表达矩阵的小软件，首先我需要明确他们的需求是什么。差异表达矩阵通常是在生物信息学中使用的，特别是在基因表达分析中，比如RNA-seq或微阵列数据。用户可能是研究人员或者学生，想要一个工具来比较不同条件下的基因表达差异，找出显著变化的基因。 首先，我需要确定差异表达分析的基本流程。通常包括数据输入、标准化、统计检验（如t检验、DESeq2、edgeR等）、结果输出（比如p值、调整后的p值、log2 fold change等）。用户可能希望有一个简单的界面，让用户上传数据，选择分析方法，然后生成结果矩阵。 接下来要考虑技术选型。用户可能希望这个软件容易使用，所以可能需要图形界面（GUI）。Python的话，可以用Tkinter或者PyQt；R的话可以用Shiny。或者，如果用户更倾向于命令行工具，也可以用Python或R的脚本。不过考虑到用户说的是“小软件”，可能图形界面更合适。 然后，数据输入格式。通常差异表达分析需要原始计数矩阵和样本分组信息。比如CSV或Excel文件，其中行是基因，列是样本。分组信息可能需要另一个文件，指明哪些样本属于对照组，哪些属于处理组。 标准化方法也是一个点。比如，对于RNA-seq数据，常用的有DESeq2的标准化方法，或者edgeR的TMM。需要根据用户选择的统计方法来决定如何处理数据。 统计检验部分，可能需要集成不同的方法。例如，DESeq2适用于RNA-seq数据，而limma更适合微阵列数据。或者提供几种选项供用户选择。同时，多重检验校正（如Benjamini-Hochberg）也是必须的，以控制假阳性率。 结果输出方面，差异表达矩阵通常包括基因ID、log2 fold change、p值、调整后的p值，可能还有统计检验的其他结果。输出格式可以是CSV或Excel，方便后续分析或可视化。 另外，用户可能还希望有一些可视化功能，比如火山图、MA图，或者热图来展示差异表达基因。不过如果是小软件，可能先专注于核心功能，可视化可以作为后续扩展。 考虑到用户可能没有很强的编程背景，软件需要尽可能简化操作流程，比如通过图形界面选择输入文件、设置参数、运行分析并导出结果。同时，错误处理也很重要，比如检查输入文件格式是否正确，样本分组是否匹配，避免程序崩溃。 还需要考虑性能问题，如果数据量很大（比如上万个基因，几十个样本），软件的处理速度是否足够。可能需要优化算法或使用高效的数据处理库，比如Python的pandas，R的data.table。 最后，文档和示例数据也是重要的，用户需要知道如何安装、使用软件，以及如何解读输出结果。可能还需要提供测试数据，让用户能够快速上手。 总结一下，这个软件需要包含以下模块：数据输入、预处理（标准化）、统计分析、结果输出。技术实现上可以选择Python或R，搭配GUI框架。需要确保每个步骤的可靠性和用户友好性，同时提供必要的文档支持。</think>以下是一个关于开发差异表达矩阵分析小软件的详细介绍，按照步骤分解： --- ### **1. 软件功能概述** 开发目标：帮助生物信息学研究人员快速识别不同实验条件下（如疾病vs健康）基因表达的显著差异。 **核心功能模块**： - **数据输入**：支持CSV/Excel格式的原始表达矩阵和样本分组文件 - **预处理**：数据过滤、标准化（如DESeq2/edgeR/TMM） - **差异分析**：集成多种统计方法（DESeq2、limma、t-test） - **结果输出**：包含基因名、log2FC、p值、adj.p值的矩阵文件 - **可视化**（可选）：火山图、热图生成 --- ### **2. 技术实现方案** #### **编程语言选择** ```python # Python示例：易用性强，适合快速开发 # 推荐库：pandas（数据处理）、scipy（统计）、matplotlib（绘图） ``` #### **开发模式选择** - **图形界面版**：使用PyQt/Tkinter - **命令行版**：适合批量处理（推荐基础架构） ```bash # 示例命令行调用 python DE_analyzer.py -i counts.csv -g groups.csv -m DESeq2 -o results.csv ``` --- ### **3. 详细开发步骤** #### **步骤1：数据输入模块** ```python import pandas as pd def load_data(counts_file, group_file): """ 读取表达矩阵和分组信息 counts_file格式： Gene,Sample1,Sample2,... TP53,15,32,... group_file格式： Sample,Condition Sample1,Control Sample2,Treatment """ counts = pd.read_csv(counts_file, index_col=0) groups = pd.read_csv(group_file, index_col=0) return counts, groups ``` #### **步骤2：数据预处理** ```python from sklearn.preprocessing import quantile_normalize def normalize_data(counts, method='TMM'): if method == 'TMM': # 实现edgeR的TMM标准化 ... elif method == 'Quantile': return quantile_normalize(counts) ``` #### **步骤3：差异分析实现** ```python from scipy.stats import ttest_ind def run_ttest(counts, groups): ctrl = counts[groups['Condition'] == 'Control'] treat = counts[groups['Condition'] == 'Treatment'] results = [] for gene in counts.index: stat, p = ttest_ind(ctrl.loc[gene], treat.loc[gene]) results.append({'Gene':gene, 'pvalue':p, 'log2FC':...}) return pd.DataFrame(results) ``` #### **步骤4：结果输出** ```python def save_results(results_df, output_file): results_df.to_csv(output_file, index=False) ``` --- ### **4. 进阶功能建议** - **多重检验校正**：添加Benjamini-Hochberg校正 - **交互式报告**：生成HTML报告（使用Jupyter Notebook） - **并行计算**：利用multiprocessing加速大数据处理 --- ### **5. 软件测试方案** - **测试数据**：使用公开数据集（如GEO数据库的GSE12345） - **验证方法**：对比DESeq2官方结果 - **单元测试**：使用pytest验证核心函数 --- ### **6. 发布准备** - **打包工具**：PyInstaller生成可执行文件 - **文档编写**：包含快速入门指南和参数说明 - **示例数据包**：提供测试用的小型数据集 --- ### **注意事项** 1. 内存管理：处理大数据时建议分块读取 2. 生物信息学规范：遵循MIAME标准 3. 用户隐私：本地运行不上传数据 如果需要具体实现某个模块的代码细节，可以告知具体需求方向，我会提供更针对性的代码示例。
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