limma

Limma | 三个组的差异分析怎么分析做呢！？~

最近在做多组的差异分析，分享一下我的code吧，因为是基于limma包，所以还是比较简单的，请放心食用。
生信漫卷·2023-06-11 16:33

【单细胞转录组1】GSVA分析小鼠的单细胞转录组数据

是一种非参数，无监督的方法，用于通过表达数据集的样本估算基因集富集的差异，即基于通路上的差异分析一、GSVA介绍与使用方法查看以下网络教程：GSVA的使用Day11充分理解GSVA和GSEAGSVA+limma
Geekero·2023-06-08 06:37

model matrix

做limma时要用到model.matrix函数，这是rbasestats包里的建立设计矩阵的函数，找了下资料，记录备忘。
祥子_87db·2023-06-07 21:49

简单的转录组差异基因表达分析 -- DESeq2

经典的转录组差异分析通常会使用到三个工具limma/voom,edgeR和DESeq2。今天我们就通过一个小规模的转录组测序数据来演示DESeq2的简单流程。
尘世中一个迷途小书僮·2023-04-17 21:02

R语言初学笔记：差异表达基因

setwd("E:/GSE25066")#环境设置library(limma)#加载差异分析包limma#将分组文件加载到环境中，分组信息第一列为样本名，第二列为分组信息如“high”“low”targets
麦子菇娘·2023-04-11 18:26

转录组分析5——差异表达分析

image.png差异表达分析内容：•基因表达量的标准化方法及可视化➢counts，RPKM，FPKM，TPM➢PCA图、热图等•差异表达分析及可视化➢limma-voom，edgeR，DESeq2➢差异基因的热图和火山图
猪莎爱学习·2023-04-09 07:12

13.GEO数据集的R语言差异分析和代码解析--2.差异分析

一、举例回顾本节下载GSE1009数据集，使用limma包进行差异分析举例。GSE1009样本量：共6个样本，其中后3个为糖尿病肾病(DN)肾小球样本，前3个为正常肾小球样本。
NiKasu·2023-04-05 21:16

GEO挖掘实战二、差异分析及富集分析

4、limma差异分析芯片数据的差异分析一般使
小贝学生信·2023-04-03 06:38

GSVA + limma进行差异通路分析

GSVA将表达矩阵转换成通路富集分数(ES)矩阵，再借用limma包的lmFit分析得
BeeBee生信·2023-04-02 20:45

没有生物学重复的转录组数据怎么进行差异分析？

设置生物学重复这个环节也是你实验设计很重要的一part，设置的好对你下游分析也有利，通常我们做转录组测序，需要的样本量每组至少为3个生物学重复，这个处理起来就很合理，并且现在流行的差异分析软件DEseq2，limma
凯凯何_Boy·2023-04-02 19:50

简单的转录组差异基因表达分析 -- edgeR

经典的转录组差异分析通常会使用到三个工具limma/voom,edgeR和DESeq2，今天我们同样使用一个小规模的转录组测序数据来演示edgeR的简单流程。
尘世中一个迷途小书僮·2023-04-02 15:39

R语言学习.4-R包

例如：作图包ggplot2，差异分析包limma等等。2.R包来源(1)CRAN网站http://cran.r-p
Seurat_·2023-04-01 23:28

3大差异分析r包：DESeq2、edgeR和limma

做差异分析需要的数据：表达矩阵和分组信息TCGA的数据只要表达矩阵就够了，因为其TCGA的样本ID比较特殊，样本ID的第14和15位是>=10还是logFC_cutoff)DEG$change=ifelse(k1,"DOWN",ifelse(k2,"UP","NOT"))table(DEG$change)#DOWNNOTUP#78328724841head(DEG)DESeq2_DEGlogFC_
Hayley笔记·2023-04-01 00:07

2020-09-03 急性髓样白血病的预后价值基因筛选 4.8分

然后，将limma软件包用于规范化处理。ESTIMATE算法用于计算免疫，基质和ESTIMATE得分。我们在癌症和急性白血病B组（CALGB）细胞遗传学风险
卅衣·2023-03-29 12:01

肿瘤干细胞相关性+药物敏感性

RNAss基因表达与肿瘤干细胞的相关性肿瘤细胞干细胞越弱输入文件RNA肿瘤干细胞打分文件，打分越接近1，干细胞程度越强，分化程度越低表达数据文件需要limma包，corrplot包遇到了困难，在用t进行转置时
小森的生统笔记·2023-03-28 09:38

GEO数据挖掘基本流程与代码

GEO数据挖掘分析思路：1.找数据，找到GSE编号2.下载数据（表达矩阵、临床信息、分组信息）3.数据探索（分组之间是否有差异，PCA、整个数据的热图）4.limma差异分析及可视化（P值、logFC，
嗷呜嗷呜www·2023-03-24 06:18

数据分析：转录组差异分析（DESeq2+limma+edgeR+t-test/wilcox-test）总结

前言差异分析是转录组数据分析的必备技能之一，但众多的转录组分析R包DESeq2，limma和edgeR让我们存在选择问题，到底它们之间的优劣如何呢。
华仔少年·2023-03-23 16:21

代码分析 | 单细胞转录组Normalization详解

单细胞测序分析(重磅综述：三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程（原理、代码和评述）)、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘（典型医学设计实验GEO数据分析(step-by-step)-Limma
生信宝典·2023-03-22 17:10

一文做会漂亮的火山图

一、通过limma包对输入数据进行处理1、归一化处理在利用limma包进行差异分析处理之前，要对数据进行归一化处理：输入文件1在使用limma包之前首先要对数据进行标准化处理rm(list=ls())setwd
ShanSly·2023-03-14 01:39

15.KEGG富集分析R语言代码及5种图的绘制

一、举例回顾本节所使用GSE1009数据集，已经用limma包进行差异分析，现对DEGs做GO富集分析。
NiKasu·2023-03-09 22:43

14.GO富集分析R语言代码及5种图的绘制

一、举例回顾本节使用GSE1009数据集，已经用limma包对数据集中的样本进行差异分析，现对差异基因(DEGs)做GO富集分析。
NiKasu·2023-02-18 15:42

学习limma: Linear Models for Microarray and RNA-Seq Data

一、简介limma应用于RNA-seq数据时，readcounts被转换为log2-counts-per-million（logCPM）。
果蝇饲养员的生信笔记·2023-02-07 08:30

用limma对芯片数据做差异分析

用limma对芯片数据做差异分析用limma对芯片数据做差异分析jmzeng2016年3月12日用基因芯片的手段来探针基因表达量的技术虽然已经在逐步被RNA-seq技术取代，但毕竟经历了十多年的发展了，
皮肤科大白·2023-02-01 17:44

【生信技能树】GEO数据库挖掘 P7 6差异分析

用limma包对芯片数据做差异分析|生信菜鸟团http://www.bio-info-trainee.com/1194.html用limma包的voom函数来对RNA-seq数据做差异分析|生信菜鸟团http
学海溺子·2023-02-01 17:44

数据挖掘—GEO,TCGA,Oncomine联合（二）GEO在线工具的应用

该工具主要针对芯片数据，借助R及Limma包完成分析过程，用户只需要在网业上进行简单的点击等手动操作即可获得分析结果二、使用步骤1.对样本数据的搜
生信学徒·2023-02-01 17:40

GEO数据库挖掘--芯片数据--使用limma包

目录GEO数据库说明下载GEO数据并加载表达矩阵ID转换获取分组信息表达矩阵质控差异分析结果可视化富集分析主要参考：https://www.jianshu.com/p/8dd7dc1e1719一点点说明：用基因芯片的手段来研究基因表达量的技术已经逐步被RNA-seq技术取代，但毕竟经历了十多年的发展了，在GEO或arrayexpress数据库里面存储的全球研究者数据都已经超过了50PB了！里面还是
linuxonly801·2023-02-01 17:32

RNA 3. SCI 文章中基于TCGA 差异表达基因之 DESeq2

前言上期我们介绍了基于limma来做差异表达基因，那么这期来讲一下DESeq2，那么这两款软件有什么区别吗？
桓峰基因·2023-01-19 08:17

limma差异分析谁比谁不重要

文章目录准备数据没有比较矩阵用比较矩阵总结新手在刚接触limma包做差异分析的时候，会碰到很多教程，有的教程写的是正常组比疾病组，有的是疾病组比正常组，他们都是对的，只有你凌乱了。
医学和生信笔记·2023-01-18 09:45

生信人的20个R语言习题的答案

这是生信技能树关于生信人的20个R语言习题的答案：1安装R包数据包：ALL,CLL,pasilla,airway软件包：limma，DESeq2，clusterProfiler工具包：reshape2绘图包
生信小白白·2023-01-17 09:14

简单使用limma做差异分析

首先需要说明的是，limma是一个非常全面的用于分析芯片以及RNA-Seq的差异分析，按照其文章所说：limmaisanR/Bioconductorsoftwarepackagethatprovidesanintegratedsolutionforanalysingdatafro
xupeng_bio·2023-01-07 13:52

差异分析流程（五）三大R包比较

总目录：1.数据预处理2.limma包进行差异分析3.edgeR包进行差异分析4.DESeq2包进行差异分析5.三大R包比较1.输入数据比较edgeR:原始的count矩阵，支持单个样品和重复样品DESeq2
hachi_dl·2023-01-07 13:21

python 分析两组数据的差异_R语言limma包差异基因分析（两组或两组以上）

使用limma包进行差异基因分析时，做最多的是两分类的，例如control组和disease组，但也会碰到按照序列进行的分组。这时，如果逐一使用两两比较求差异基因则略显复杂。
weixin_39928993·2023-01-07 13:50

r语言删除csv中na行_R 利用 limma 包作简单的差异基因分析

下载、整理GEO预处理Matrix文件首先从GEO站点下载GEOmatrixfile数据压缩包，并将其解压到R的当前工作目录。获取表达值矩阵文件打开类似GSEXXXX_series_matrix.txt，然后将文件中每行首位中含有!的行全部删除，只留下从ID_REF开始的数据行，然后将其另存为GSEXXXX_matirx.txt文件。后续通过Excel将其保存为.csv格式文件。读入获取的表达值矩
遗传密码·2023-01-07 13:50

R语言 image.binarization: 包_R语言limma包差异基因分析（两组或两组以上）

使用limma包进行差异基因分析时，做最多的是两分类的，例如control组和disease组，但也会碰到按照序列进行的分组。这时，如果逐一使用两两比较求差异基因则略显复杂。
weixin_39658726·2023-01-07 13:49

geo差异表达分析_GEO实操|limma分析差异基因

点这里跳转到原文，关注我藕~---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
YLinQB·2023-01-07 13:18

limma 包的normalizeBetweenArrays和其他数据矫正方法removeBatchEffect

limma包的normalizeBetweenArrays和其他数据矫正方法2.normalizeBetweenArrays只能是在同一个数据集里面用来去除样本的差异，不同数据集需要用limma的removeBatchEffect
YoungLeelight·2023-01-07 13:17

limma | 分层样本的差异分析这样搞！（二）

1写在前面上期介绍了用limma包做配对样本的差异分析。本期介绍一下Multi-level如何处理吧。应用场景：Control和Diseased的T细胞和B细胞分层对比。
生信漫卷·2023-01-07 13:14

R语言limma包差异表达分析

目录一、数据准备1.数据加载2.做分组信息数据3.表达数据样本ID顺序与样本信息数据匹配二、数据预处理(1)缺失值处理(2)离群值处理(3)数据归一化三、数据探索(1)查看数据是否经过了log2转换(2)查看管家基因的表达量(3)画箱线图查看数据分布(4)PCA图、层次聚类图四、差异表达分析(1)数据准备(2)差异分析及可视化(3)提取差异表达基因一、数据准备1.数据加载#数据表达数据加载exp1
Python_YBYB·2023-01-07 13:09

送书 | 222Beta多样性限制性排序CPCoA/CCA/RDA/LDA

单细胞测序分析(重磅综述：三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程（原理、代码和评述）)、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘（典型医学设计实验GEO数据分析(step-by-step)-Limma
生信宝典·2022-12-29 15:55

基因芯片GEO数据分析流程-limma

最近工作关系，需要重现一个文章的基因芯片数据分析，查找差异基因，花了一天时间跑了limma流程，供大家参考。
XH生信ML笔记·2022-12-25 22:11

geo差异表达分析_如何使用GEOquery和limma完成芯片数据的差异表达分析

如何分析芯片数据我最早接触的高通量数据就是RNA-seq，后来接触的也基本是高通量测序结果而不是芯片数据，因此我从来没有分析过一次芯片数据，而最近有一个学员在看生信技能树在腾讯课堂发布的课程GEO数据库表达芯片处理之R语言流程遇到了问题问我请教，为了解决这个问题，我花了一个晚上时间学习这方面的分析。注:这篇文章不会介绍R语言的安装和使用，也不会介绍GEO数据库的构造数据的获取数据获取有两种方式，R
weixin_39727976·2022-12-24 08:06

GEO芯片数据基本分析

一、一般流程1、找数据，找到GSE编号2、下载数据：包括表达矩阵、临床信息、分组信息3、数据探索：分组之间是否有差异，PCA，热图4、limma差异分析及可视化：P值、l
Annaaphq·2022-12-24 08:27

教你分析后缀为gpr的芯片数据

目前常见的平台有以下几种1.genepix2.illuminabeadchip3.Agilent4.Affymetrix对于前三种平台而言，我们都可以通过limma包来进行处理，本文主要介绍genepix
生信修炼手册·2022-12-23 20:26

RNA-seq分析_DEseq2代码整理总结

#首先整理TCGA基因表达矩阵，在肿瘤样本，有一个样本既有原位癌也有转移数据，要删去肿瘤转移表达数据rm(list=ls())library(DESeq2)library(limma)读入表达矩阵与样本信息
橙子榴莲巧克力·2022-12-12 14:46

limma | 配对样本的差异分析怎么搞！？（一）

1写在前面最近在用limma包做配对样本的差异分析，在这里和大家分享一下吧。大家可以先思考一下，配对和非配对的结果一样吗？？应用场景：同一病人的癌和癌旁样本，同一样品的多时间点测序等。
生信卷·2022-12-07 04:28

GEO数据库学习四(差异分析 可视化 GSEA)

本节课用的是limma包，也可以选择其他包，参考文章：用limma对芯片数据做差异分析。
你真的不能替我学吗·2022-11-30 01:33

RNA-seq最强综述名词解释&思维导图|关于RNA-seq，你想知道的都在这（续）

单细胞测序分析(重磅综述：三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程（原理、代码和评述）)、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘（典型医学设计实验GEO数据分析(step-by-step)-Limma
生信宝典·2022-11-28 04:28

一招解决Conda安装卡在solving environment这一步！

单细胞测序分析(重磅综述：三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程（原理、代码和评述）)、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘（典型医学设计实验GEO数据分析(step-by-step)-Limma
生信宝典·2022-11-27 19:52

geo差异表达分析_GEO数据库下载表达矩阵之后做下游分析

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
小芋头君·2022-11-25 01:51

差异表达基因提取limma+WGCNA分析全代码

用limma包和WGCNA包进行RNA-seq数据分析#数据提取#GE512*0.8){re=0#去除在少于50%的样本中表达的基因}else{re=1}})table(tag)exprSet=1&FDRp-value
Shannon.Y·2022-11-25 01:20
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