DEG1取差异基因DEG_filt1&DEG$pvalueEntrezideg%subset(!

分开与合在一起都可以分析，但目的不同。分开分析更多强调看通路是被激活还是被抑制；合在一起分析更宏观。1为什么要分开讨论？因为我们希望通过看显著上调或下调的基因中通过GO和KEGG注释，归类之后有没有你所关注的科学问题2基因不是单独作用的，所以你可能会发现希望上调的结果下调了，希望下调的结果上调了，这个就需要你做PPI的相互作用网络分析了3以上是基本层次的，目前比较好的是做到IPA（ingenuit

在进行差异基因表达分析时，得到显著差异基因后，接下来就需要分析这些基因参与了哪些功能，常见的就是GO功能注释和KEGG通路富集分析，今天为大家介绍在线分析工具的使用——DAVID与KOBAS。

,则{}里的脚本被跳过，if(T){...},则{}里的脚本被执行，凡是带有{}的代码，均可以被折叠GEO来了图表介绍1.热图：输入数据是数值型矩阵/数据框颜色的深浅表示数值的大小scale相关性热图差异基因热图

第一部分：将RNA-seq数据映射到参考基因组上第二部分：将RNA-seq数据映射到参考转录组上，并且生成基因表达矩阵，用于第三部分分析第三部分：使用DESeq包鉴定差异表达基因（成对），第四部分：对差异基因进行后续的

介绍DESeq2常用于识别差异基因，它主要使用了标准化因子标准化数据，再根据广义线性模型判别组间差异（组间残差是否显著判断）。

一般做完差异分析都会做这一步，目的是找到差异基因富集到的通路，进而与生物学意义联系起来。具体的统计方法很简单，这篇笔记里面的代码可以从零搭建一个富集分析工具。

1问题的提出超几何分布检验和GSEA的差异通常拿到了上下调差异基因列表，然后说的GO/KEGG数据库注释，指的是超几何分布检验。

比如，我们通过GEO2R工具，获得了差异基因列表的结果，假设有6个基因列表，我们可以把显著性差异表达基因提取处理，用excel制作一个genelist，表头是数据集，每列是基因，保存为list.csv,

前言继上次我们聊完maSigpro是如何挑选不同条件相比较下的差异基因以后，这次我们来聊一下maSigpro是如何根据基因随时间的表达特征来划分cluster的，阅读本推送前请先阅读：maSigpro建模代码分析之

Fig.12.HRD相关基因作者根据HRD评分，分别计算HRD评分前20%和后20%病人的差异基因，发现

一般默认取log2FC绝对值大于1为差异基因的筛选标准（即差异两倍以上的视为差异基因）。

GuidedClusteringTutorial4.2019-10-22R语言Seurat包下游分析-1image.png目录1.数据下载2.数据读取3.质量控制 3.1载入注释 3.2质控及其细胞选取4.标准化5.高差异基因

文章中没有给出logFC的阈值，但是最后得到的差异基因中74个上调，9个下调，所以我们可以自己设置阈值，是得到这样的基因数目，然后得到的差异基因再应用于后面富集分析中dimage-20191205233729390

hi各位，今天周五了，要开会的关系，没有那么多时间准备分享文献了，但是我很想和大家分享这个方法，类似于多组学分析，配受体与TF分析联合起来的网络分析结果，非常有价值（配体，受体，靶基因，TF多层网络结构，非常赞），我们今天就不分享文献了，多关注一下代码,文章在Inferringmicroenvironmentalregulationofgeneexpressionfromsingle-cellRN

写在前面：1某些富集代码|关于GSEA|某些主流富集分析工具两类富集分析A：差异基因富集分析（不需要表达值，只需要genename）B:基因集(geneset)富集分析（不管有无差异，需要全部genes

根据挑选出的差异基因，计算这些差异基因同GO分类中某（几）个特定的分支的超几何分布关系，GO分析会

遇到的问题就是常规的差异分析结果进行GO富集分析，代码是：#先获得差异分析结果DEG_mtx，然后按照log2FC排序geneListlength(uni_gene)[1]4239这个通路竟然有4000多个基因我们的差异基因有多少在这个通路呢

pzweuj.github.io/2018/07/18/rna-seq-4.html2.一个植物转录组项目的实战http://www.bio-info-trainee.com/2809.html3.RNA_seq（1）植物转录组差异基因分析简单练习

NatureReviewsGenetics.摘要：在过去的十年中，RNA测序(RNA-seq)已经成为在全转录组范围内分析差异基因表达和mRNAs差异剪接的重要工具。然而，随着

许多分析可以使用GDCRNATools，包括差异基因表达分析（limma（Ritchie等人2015），edgeR（Robinson，McCarthy和Smyth2010）和DESeq2（Love，Huber

这里简单介绍一下如何使用edgeR进行差异基因的计算。文末附上完整代码，直接复制粘贴更改名称即可使用。1.安装if(!

其次，百奥智汇还验证了组织储存液处理样本的有效性，发现新鲜样本和经组织储存液保存的样本在数据质量、聚类、差异基因表达等方面无明显差异。

GSVA的用途一般我们做GSEA都是先进行差异基因分析，然后取差异倍数排序结果进行GSEA。

原文:R语言之生信⑦Cox比例风险模型(单因素)目录R语言之生信①差异基因分析1R语言之生信②差异基因分析2R语言之生信③差异基因分析3R语言之生信④TCGA生存分析1R语言之生信⑤TCGA生存分析2R

不同的时空以及不同的条件下差异基因分析是RNAseq分析的重要目标。

而GSEA不需要指定明确的差异基因阈值，算法会根据实际数据的整体趋势，

-1这篇3分文章思路记录下来，其实前面没有展示生信的图图，但是文章introduction部分，描述了通过TCGA数据库TCGA_CESC_exp_HiSeqV22015-02-24数据集，筛选的出的差异基因

其技术本质就是利用某种规则获得样本（高変基因）或者每个亚群（差异基因）的一个基因list。

GSE66360##设置工作路径(事先放好原始数据，分组信息，注释文件)setwd("/Users/apple/Desktop/生信学习材料/生信入门之路/代码数据挖掘/实用数据挖掘/学习记录/01_差异基因分析

分析思路：1、从GEO数据库中输入关键词，然后一共找到两套数据，分别使用GEO2R工具进行差异分析，将两套数据得到的差异基因取交集绘制韦恩图（区分上下

目录R语言之生信①差异基因分析1R语言之生信②差异基因分析2R语言之生信③差异基因分析3R语言之生信④TCGA生存分析1R语言之生信⑤TCGA生存分析2R语言之生信⑥TCGA生存分析3R语言之生信⑦Cox

请一定看这里：写下来只是为了记录一些自己的实践，当然如果能对你有所帮助那就更好了，欢迎大家和我交流三者区别三者区别差异分析流程:1初始数据2标准化(normalization)：DESeq、TMM等为什么要标准化？消除文库大小不同，测序深度对差异分析结果的影响怎样标准化？找到一个能反映文库大小的因子，利用这个因子对rawdata进行标准化3根据模型检验求pvalue：泊松分布(poissondis

我的选择是StringTie进行组装取得readcounts数值，DESeq2分析差异基因。这里把我方法跟大家共享。

复现这篇文献里的一幅热图Tinagl1SuppressesTriple-NegativeBreastCancerProgressionandMetastasisbySimultaneouslyInhibitingIntegrin/FAKandEGFRSignaling.文中对于图A、B、C的描述WenexttestedwhetherTinagl1affectsdownstreamsignaling

limma分析差异基因在经过了前两期中的数据下载，数据基本处理之后，解决了一个探针对应多个基因数的以及多个探针对应一个基因求平均值，在此基础上运用limma包分析差异基因除此以外，包括绘制火山图，热图，

02-ggforestR语言生存分析-01生存曲线R语言GEO数据挖掘01-数据下载及提取表达矩阵R语言GEO数据挖掘02-解决GEO数据中的多个探针对应一个基因R语言GEO数据挖掘03-limma分析差异基因

在细胞数据分析中，我们经常需要那一个基因list（一般是差异基因）看看他们有什么特点，在STRINGdb中就可以仅输入基因名来获

基于上游分析获得表达矩阵后，就可以进行差异分析了，最基础的莫过于利用DEseq2包寻找差异基因。

任务差异基因分析这个步骤推荐在R里面做，载入表达矩阵，然后设置好分组信息，统一用DEseq2进行差异分析，当然也可以走走edgeR或者limma的voom流程。

单细胞分析不可避免的会涉及到鉴定不同细胞类型的功能或比较相同类型在不同状态下的功能差异，因此，功能分析在单细胞分析中相当重要.功能分析的方法很多，这儿我们主要讲述3种功能分析方法，一是基于筛选的差异基因

6LUAD验证6.2差异基因分析和功能

先在AgriGO进行差异基因的GO富集分析得到的txt结果文件的表头。用R进行画图，以下代码。

基础理论差异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方法倍数变化法假设检验法实际操作中这两种方法往往同时使用，以提高准确性差异分析火山图横坐标为，即按照倍数变化法筛选纵坐标为

通过node的拓扑属性和生物学属性寻找最显著的差异基因，但是它是基于无向型网络，才能够使用和计算的。下面我们通过简单的实例来介绍该插件的使用！

除了使用GEO2R，我们也可以通过分析数据库提供的矩阵文件来获取差异基因。与GEO2R相比，分析矩阵文件有其自身的优势。

使用GEO2R分析差异基因从矩阵文件获取差异基因从原

/question/6112在做芯片分析时，得到了差异基因的list，但是读入GPL6244的注释文件发现genesymbol不是单独的一列，而是隐藏在gene_assignment这一列中间。

acc=GSE24673(编号根据需要)首先GES号要有，然后找表达矩阵limma包的用法掌握找差异基因的方法就是换R包了解一下refseq的背景知识，探针和基因如何完美匹配（见后面的

1.图表介绍(1)热图1差异基因热图group:粉红色untrt为对照组中线以上的基因为下调基因(2)散点图2以一个向量作为纵坐标，横坐标默认按照下标排序(3)箱线图3箱线图展示单个基因在两组之间表达量的差异一组数据分布的直观体现