沏茶年糕团子
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批次效应及多数据集合并

如何判断有批次效应

  1. 数据集中明确说明
  2. Boxplot图
  3. 聚类树
  4. PCA分析

芯片数据的处理

1.批次效应不能被消除，只有尽可能的降低。
2.是否会矫枉过正？
① 联合分析正常组为一个数据集(一种芯片)；
② 实验组为另一个数据集（另一种芯片）；
批次因素和分组因素可能重叠，所以直接对原数据矫正批次可能会抵消一部分真实生物学因素
3.使用removeBatchEffect或者ComBat函数后得到的表达数据，仅可用于衔接可视化（如聚类、PCA等），可视化展示，不能将去批次后的数据用于差异分析！
4.如果想要在鉴定差异基因的过程中降低批次效应，将批次加入到design中


1. 情况1 【数据集(1个)明确给出批次效应】

使用sva包的ComBat函数

2. 情况2 【数据集(1个)压根没提批次效应】

仅判断是否需要log2和normalization
使用limma包中normalizeBetweenArrays函数 （仅在同一个数据集里面使用）

3. 情况3 【多数据集合并】

（1）可去除：使用sva包/limma包；
①limma包removeBatchEffect函数
②sva包ComBat函数

（2）不可去除：RobustRankAggreg包整合分析

RNA-seq数据的处理

每个样本间的read counts不可比；因为基因长度和测序深度可能不同，所以需要对其进行Normalization

  1. FPKM是矫正了测序深度和基因长度的值
  2. TPM是FPKM的百分比
  3. RPKM是FPKM的2倍
    通常用TPM 和FPKM
  4. DEseq2包
  5. EdgeR 包

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    java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc 关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception 使用dom4j解析XML时，要快速获取某个节点的数据，使用XPath是个不错的方法，dom4j的快速手册里也建议使用这种方式 执行时却抛出以下异常： Exceptio
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他