cuffdiff 和 edgeR 对差异表达基因的描述

edgeR的介绍 背景 RNA-seq表达谱与生物复制的差异表达分析. 实现一系列基于负二项分布的统计方法,包括经验贝叶斯估计,精确检验,广义线性模型和准似然检验. 与RNA-seq一样,它可用于产生计数的其他类型基因组数据的差异信号分析,包括ChIP-seq,Bisulfite-seq,SAGE和CAGE. 简介 edgeR包是进行RNA-seq数据分析非常常用的一个R包.该包需要输入每个基因关于每个样本的reads数的数据,每行对应一个基因,每一列对应一个样本.edgeR作用的是真实的比对统

edgeR:Empirical Analysis of Digital Gene Expression Data in R 一个R包,用于RNA-seq或相关技术分析中,基因差异性表达的read count的分析.(read count 已通过HTseq-count等工具得到). read counts的来源可以htseq-count等计算原始count的结果,不可以是cufflinks等计算normalization count的结果. counts数据格式:至少为两列,一列为基因类表,一列为

Sensitivity, specificity, and reproducibility of RNA-Seq differential expression calls RNA-Seq差异表达调用的灵敏度 特异性 重复性 抽象背景:MAQC / SEQC联盟最近编制了一个关键基准,可用于测试微阵列和RNA-seq表达谱分析工具的最新发展.这些客观基准是基础研究和应用研究所需,对临床和监管结果至关重要.超越原始SEQC研究中提出的第一次比较,我们在此提出包括效果的扩展基准常见实验的典型优势.

抗TNF治疗改变JIA患者PBMC基因表达谱,可预测疗效 Moorthy LN, et al. ACR 2007. Presentation No:1713. 背景:我们假设儿童期发生的特发性关节炎(JIA)和SLE的基因表达谱是独特的,抗细胞因子或细胞毒药物将改变之,并可能有预测疗效的价值. 目的:利用核酸微阵列技术,分析Etanercept治疗JIA以及环孢霉素/Rituximab(COME)联合治疗SLE,对患者外周血单个核细胞(PBMC)基因表达谱的影响. 方法:共 有4例活动性JIA[

相似基因 题目描述 大家都知道,基因可以看作一个碱基对序列.它包含了4种核苷酸,简记作A,C,G,T.生物学家正致力于寻找人类基因的功能,以利用于诊断疾病和发明药物. 在一个人类基因工作组的任务中,生物学家研究的是:两个基因的相似程度.因为这个研究对疾病的治疗有着非同寻常的作用.两个基因的相似度的计算方法如下: 对于两个已知基因,例如AGTGATG和GTTAG,将它们的碱基互相对应.当然,中间可以加入一些空碱基-,例如: A G T G A T - G - G T - - T A G 这样,两个

差异表达分析之FDR 随着测序成本的不断降低,转录组测序分析已逐渐成为一种很常用的分析手段.但对于转录组分析当中的一些概念,很多人还不是很清楚.今天,小编就来谈谈在转录组分析中,经常会遇到的一个概念FDR,那什么是FDR?为什么要用FDR呢?一起来学习吧! 什么是FDR FDR (false discovery rate),中文一般译作错误发现率.在转录组分析中,主要用在差异表达基因的分析中,控制最终分析结果中,假阳性结果的比例. 为什么要用FDR 在转录组分析中,如何确定某个转录本在不同的样品

RNA-seq是利器,大部分做实验的老板手下都有大量转录组数据,所以RNA-seq的分析需求应该是很大的(大部分的生信从业人员应该都差不多要沾边吧). 普通的转录组套路并不多,差异表达基因.富集分析.WGCNA network以及一些没卵用的花式分析.DEG分析是基础,up and down,做个富集,了解一下处理后到底是什么通路被改变了:WGCNA主要就是根据相关性来找出一些co-express的gene module. 单细胞的转录组的玩法就比较多了,可以理解为超多样本的普通转录组,普通转录

无论是传统的多细胞转录组测序(bulk RNA-seq)还是单细胞转录组测序(scRNA-seq),差异表达分析(differential expression analysis)是比较两组不同样本基因表达异同的基本方法,可获得一组样本相对于另一组样本表达显著上调(up-regulated)和下调的基因(down-regulated),从而可进一步研究这些差异表达基因的功能,包括富集的通路(pathway)或生物学过程(biological process). 由于单细胞测序技术的局限性,单细胞

无生物学重复RNA-seq分析 CORNAS: coverage-dependent RNA-Seq analysis of gene expression data without biological replicates BMC Bioinformatics 的一篇文章中提出了一种新的差异基因分析方法. 这篇文章提出了CORNAS(COverage-dependent RNA-Seq) 方法,利用贝叶斯方法来推断真实基因表达数的  后验分布. 其创新型之一该方法包括了由RNA样品浓度决定的