DESeq2

「用一个更复杂的例子，来深入学习DESeq2差异表达分析后的小分析」

这篇文章，对GriffithLab的DESeq2分析流程做一个解读。
陈有朴·2022-07-19 21:54

R语言 RDA分析（去冗余物种）

一般而言，我首先会做一次差异分析，挑选有差异的OTU或菌群进行展示（phyloseq推荐使用DESeq2和edgeR，详见WasteNot,Wa
leoxiaobei·2022-04-15 22:18

R语言缺失值（NA）的去除

我们处理的数据集经常会出现一些‘NA’，比如二代测序数据到DESeq2包处理后，padj以及pvalue这一行datadata<-na.omit(data)上述代码会将所有含NA的行去除但有的时候不需要将所有含有
佳名·2022-04-03 20:40

TCGA下载的大样本量差异分析

当然，更多时候是两种方法混用，好处是样本量多了跑上DEseq2可以离开座位溜达两圈活动活动。
生信小白花·2022-03-21 14:48

DESeq2三种标准化的区别

blind=T，不考虑实验设计；blind=F，考虑实验设计可参考：DESeq2
小潤澤·2022-03-01 21:38

RNA-seq用hisat2、stringtie、DESeq2分析

一、安装软件1、HISAT2将reads比对到基因组上wgetftp://ftp.ccb.jhu.edu/pub/infphilo/hisat2/downloads/hisat2-2.1.0-Linux_x86_64.zipunziphisat2-2.1.0-Linux_x86_64.zipecho'exportPATH=~/RNA-Seqruanjian/hisat2-2.1.0/bin:$PA
呆_6547·2022-02-22 03:14

DESeq2 PCA 的一些问题

在DESeq2包中专门由一个PCA分析的函数，即plotPCA，里面的参数也比较简单。
Sunday_SUI·2022-02-22 00:31

子宫内膜癌circRNA数据分析（重分析）

3·DESeq2用于差异表达分析4·BlastN用于比较在线数据库（circbase）上的信息以获得保守或者新鉴定circRNA5·Targetscans用于
547可是贼帅的547·2022-02-17 18:03

RNA-seq测序数据模拟

本文根据DESeq2文章中的方法记录如何进行简单的基于负二项分布（NegativeBinomialdistribution）模拟RNA-seq基因表达数据。为了模拟基因表达数据，我们需要：从
尘世中一个迷途小书僮·2022-02-11 09:44

R语言中GCC编译的问题

比如说我最近在服务器上安装DESeq2就遇到了这种事情，下面是解决的过程。并不是所有的warning都可以忽视，比如说如下这种就不行。因为他说DESeq2的编译结果是“非零返回”，也就是失败了。
xuzhougeng·2022-02-07 14:58

标准化之CPM/RPKM/FPKM/TPM

-差异分析时，需考虑实验设计（样本组成）和测序原理向（测序深度、基因长度、RNA组成）-转录组下游分析时，采用DESeq2、edgeR和limma，需要的输入数据类型是counts（正整数）image.png-RPKM
超级可爱的懂事长鸭·2022-01-12 16:56

DESeq2 差异表达分析

AnalyzingRNA-seqdatawithDESeq2http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/DESeq2/inst
豆沙了·2022-01-04 09:03

2019-06-27 R包安装大全

以安装R包DEseq2为例1.常规install.packages("DEseq2")install.packages("DEseq2",dependencies=TRUE,repos="http://
阿乜太帅·2021-12-05 03:53

差异分析 | DESeq2包

author：小杜的生信筆記DEseq2官方网址：http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/html/DESeq2.htmlDESeq2是最常用的差异分析的方法
小杜的生信筆記·2021-11-30 12:22

数据分析：基于DESeq2结果的基因富集分析

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）。
华仔少年·2021-11-24 13:52

DESeq2中rlog标准化那些事

前言我们在使用DESeq2做下游分析的时候，往往会利用到DESeq2的标准化函数：rlog和vst函数进行标准化，而这两种标准化方式是有一定区别的：rlog要求rlog更适用于样本量小于30的数据，相应的
小潤澤·2021-11-10 22:33

差异表达1｜edgeR和DeSeq2

edgeR/DESeq21.标准化：librarysize/compositionedgeR1.过滤低表达的基因仅保留在两个样品或更多样本中CPM>1的基因CPM=Reads/(totalreadsinthesample/1,000,000)问题：会受到测序深度的影响2.选择一个themostaveragesample作为referencesample1.对于每一个sample1.除以size做n
糖尾酸·2021-09-21 10:59

RNA-seq练习 第三部分（DEseq2筛选差异表达基因,可视化）

DEseq2筛选差异表达基因并注释(bioMart)DESeq2对于输入数据的要求1.DEseq2要求输入数据是由整数组成的矩阵。2.DESeq2要求矩阵是没有标准化的。
生信start_site·2021-08-30 20:50

三种差异分析的整理

volcanoplot针对测序数据和芯片数据，目前常用差异分析的R包有edgeR、limma、DESeq2，做一简单比较，方便平时分析。内容多为搬运，主要方便下次寻找。
生信小鹏·2021-08-27 10:53

从spike-in矫正到DESeq2的原理

但是当我使用DESeq2对基因表达量进行差异表达分析时，上调的基因和下调的基因竟然相差无几，都有两三千个……这不符合逻辑啊，前前后后思考了一遍，发现是我对DESeq2的理解太浅的缘故。
鹿无为·2021-06-24 04:49

RNA-seq分析：从fastq到差异表达基因

的数据分析是比较简单基础的分析，大概流程就是处理下机的fastq数据（trimmomatic），比对到人类基因组（hisat2）然后统计每个基因上出现的counts数（featureCounts），接下来在R里进行差异表达分析（DEseq2
高邮在逃咸鸭蛋·2021-06-24 02:13

TCGA工具-GDCRNATools学习笔记

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
土豆学生信·2021-06-04 04:23

limma、DESeq2、edgeR差异分析及绘制韦恩图

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。差异表达分析方法包括：基于Read数目：DESeq、limma和edgeR；基于组装技术：Cuffdif和Ballgown；基于免比对的定量方法（kallisto、Salmon、Salfish）：sleuth。安装packagesif(!requireNamespace("BiocManager",quietly=TRUE))in
FRMD·2021-05-10 18:02

RNA-seq摸索：4. edgeR/limma/DESeq2差异基因分析→ggplot2作火山图→biomaRt转换ID并注释

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
没有猫但是有猫饼·2021-04-19 12:07

TCGA数据整合后进行DESeq2差异表达分析和基于R的多种可视化

测序上游分析系列：mRNA-seq转录组二代测序从rawreads到表达矩阵：上中游分析pipelinemiRNA-seq小RNA高通量测序pipeline：从rawreads，鉴定已知miRNA-预测新miRNA，到表达矩阵【一】miRNA-seq小RNA高通量测序pipeline：从rawreads，鉴定已知miRNA-预测新miRNA，到表达矩阵【二】其他文章系列：ggplot2作图篇：（1
ZZZZZZ_XX·2021-04-19 12:29

StringTie + DESeq2 进行 RNA-seq 差异基因分析

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。
BeeBee生信·2021-04-19 06:43

RNA-seq学习：No.4下游分析之DEseq2包差异分析

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。
小贝学生信·2021-04-15 07:59

转入组入门七（mac 版）：差异基因分析

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。
此号停更·2021-04-14 09:14

DESeq2中vst标准化那些事

前言首先，vst也是基于负二项分布的一种标准化方法我们为什么在大样本数据中需要采用vst的标准化方法呢？这是因为：1.Itisaone-size-fits-allsolution,ignoringthemeasurementnoisecharacteristicsassociatedwitheachinstrumentandeachrun.2.Negativevaluesthatfrequentl
小潤澤·2021-04-10 22:35

理解DESeq2的标准化步骤

总结DESeq2的标准化步骤分为：1.计算标准化因子；2.计算dispersion；3.拟合dispersion曲线；4.shrink到曲线附近计算标准化因子首先是对我们的count矩阵进行标准化处理，
小潤澤·2021-01-12 11:26

如何提取ATAC-seq数据的差异peaks?（DiffBind包的使用）

下面的说法来自实验室刚毕业的一个七年的博士（仅代表其个人看法）：ChIP-seq通常用DESeq2来获取
生信start_site·2021-01-02 12:56

Analyzing RNA-seq data with DESeq2（五）

今天笔记记录完后，DESeq2这个包的基本工作流程也就完成了，其实整个过程中内容并不是很多，重要的是对每一步理解。
BINBINCC·2020-12-11 16:58

Analyzing RNA-seq data with DESeq2（四）

前面铺垫了那么多终于要开始了AnalyzingRNA-seqdatawithDESeq2（一）AnalyzingRNA-seqdatawithDESeq2（二）AnalyzingRNA-seqdatawithDESeq2（三）AnalyzingRNA-seqdatawithDESeq2（四）AnalyzingRNA-seqdatawithDESeq2（五）Differentialexpressio
BINBINCC·2020-12-11 16:54

Analyzing RNA-seq data with DESeq2（三）

假期结束啦！！！！！！！在将数据导入并完成构建DESeqDataSet后，我们需要先对数据进行初步过滤和整理，之后才可以根据我们的目的来进行数据挖掘（这个词听起来好高大上啊，哈哈哈）。AnalyzingRNA-seqdatawithDESeq2（一）AnalyzingRNA-seqdatawithDESeq2（二）AnalyzingRNA-seqdatawithDESeq2（三）Analyzing
BINBINCC·2020-12-11 16:52

Analyzing RNA-seq data with DESeq2（二）

书接上文，我们已经学会了如何利用countmatrix数据来构建DESeqDataSet，今天我们来学习另一种数据输入的构建方法htseq-countinputHtseq-countinput先介绍一下什么是HTSeq，它是一个Python包用来对测序数据进行分析。1.Gettingstatisticalsummariesaboutthebase-callqualityscorestostudyt
BINBINCC·2020-12-11 16:44

Analyzing RNA-seq data with DESeq2（一）

之前和毕业师姐一起做差异基因分析的时候用到过DESeq2，但一直没有系统的学习过很多地方都不懂，所以从今天开始打算在课题之余把官方文档中差异分析部分系统学习一遍。
BINBINCC·2020-12-07 11:31

RNA-seq摸索：4.2 rawdata差异分析的一些图

参考这篇：拿到基因表达矩阵之后的那点事(三)DESeq2详细用法这篇要好好看！RNA-seq(6):数据可视化——学习笔记古歌看这步之前已经拿到res!
没有猫但是有猫饼·2020-11-25 09:57

DESeq2分析转录组数据（二）：预测并矫正批次效应

首先声明，文章中的很多代码和方法参考了微信公众号：生信宝典。在此表示感谢，书写此文章的目的是为了进行笔记以便后续研究备用，也希望能和大家一起分享学习，里面如有错误敬请指出批次效应是测量结果中的一部分，它们因为实验条件的不同而具有不同的表现形式，并且与我们研究的变量没有关系。一般批次效应可能在下述情形中出现：1.一个实验的不同部分在不同时间完成；2.一个实验的不同部分由不同的人完成；3.试剂用量不同
相鼠有皮·2020-11-16 13:49

DESeq2分析转录组数据（一）：构建DESeq数据集

初学RNA-seq，用于有参原核转录组的分析，主要参照DESeq2说明书：(AnalyzingRNA-seqdatawithDESeq2)和(RNA-seqworkflow:gene-levelexploratoryanalysisanddifferentialexpression
相鼠有皮·2020-11-15 11:48

RNA-seq 分析流程（二）DEseq2 分析差异表达基因

require(DESeq2))BiocManager::install("DESeq2")library(rio)library(dplyr)Gene=import("seed_gene_list.csv
煮梦斋_bioinfo·2020-11-13 15:54

RNAseq转录组分析流程：fastp+hisat2+samtools+featureCounts+DESeq2

使用工具fastp(质控),hisat2(比对),samtools(sam文件转bam文件),featureCounts(count计数),DESeq2(差异分析)环境配置使用conda配置环境,安装fastp
WuYankang·2020-10-29 19:00

Deseq2分析代码

condition<-factor(c("control","treat","control","treat","control","treat"),levels=c("control","treat"))countData<-dat[,1:6]colData<-data.frame(row.names=colnames(dat),condition)dds<-DESeqDataSetFromMa
黄思源_3a22·2020-10-11 07:01

DESeq2详解系列(1)

http://blog.sina.com.cn/s/blog_9cf2d3640102x9kx.html这是一个系列文，包括：从标准的workflow开始，到更高级的数据操作和workflow个性化，最后是DESeq2
Shaoqian_Ma·2020-09-30 23:51

R包安装出错，提示package‘latticeExtra’isnotavailable(forRversion3.5.1) 的解决方法。(一个生信小白的血泪史)

最近疫情在家没事就开始学习R语言，之前在安装后加载包时很多都会提示有一些小包没有安装，这时候直接安装小包就可以成功加载目的R包了～但是，在安装DEseq2时出现了问题：下载DEseq2，library的时候提示
青色的烟雨·2020-09-23 22:29

DESeq2 install --- 如何安装R包("RcppArmadillo")？

安装R包(“RcppArmadillo”)失败，导致依赖该包的DESeq2无法使用；首先对gcc,g++升级至4.7，但依然报错，还是安装不了RcppArmadillo；报错如下：$R>source("
weixin_34162401·2020-08-25 15:07

R DESeq2 详解

DESeq2结果p-value和padj设为NA的理由：Noteonp-valuessettoNA:somevaluesintheresultstablecanbesettoNAforoneofthefollowingreasons
JasonKQLin·2020-08-21 00:09

edgeR、limma、DESeq2三种差异表达包比较（RNA-seq数据）

.表达数据整理3.edgeR包做差异表达4.limma包做差异表达5.DESeq2包做差异表达6.比较三种包差异表达基因筛选结果总结：1.加载R包和输入数据rm(list=ls())library("DESeq2
obwte·2020-08-20 21:40

简单使用DESeq2/EdgeR做差异分析

简单使用DESeq2/EdgeR做差异分析Posted:五月07,2017Under:TranscriptomicsByKainoCommentsDESeq2和EdgeR都可用于做基因差异表达分析，主要也是用于
weixin_30726161·2020-08-19 04:14

拿到基因表达矩阵之后的那点事(三)

之前的流程我们已经通过三种常用的方法对样品之间做了差异分析，接下来我们就以最流行的DEseq2包分析的结果接着进行分析，可视化~大家还记得在上篇差异分析关于Deseq2的结果中，我们得到了一个dds的文件和
凯凯何_Boy·2020-08-14 16:32

RNA_seq(1)植物转录组实战（下）之DESeq2进行差异基因分析

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。
Yujia_compbio·2020-08-02 17:28
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