limma

GSVA-热图和显著性检验的箱型图

library(GSVA)library(limma)library(GSEABase)geneset<-getGmt("hy_g.gmt")#可自定义，也可从数据库直接下载【Fig1】https://
白云梦_7·2020-08-14 16:33

高通量数据中批次效应的鉴定和处理（六）- 直接校正表达矩阵

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·2020-08-11 17:07

「R」ggplot2拼图包patchwork推荐与使用

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·2020-08-11 17:07

文件批量重命名的技术，你值得拥有

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刘永鑫Adam·2020-08-08 01:24

【R作图】在R中绘制韦恩图的几种方法 和 一些漂亮的venn图

使用limma包1234567891011121314#安装limma包#source("http://www.bioconductor.org/biocLite.R")#biocLite("limma
a12141986·2020-08-02 17:10

RNA_seq(1)植物转录组实战（下）之DESeq2进行差异基因分析

目前常见的差异基因分析工具有DESeq2、limma包等等，此处以DESeq2为工具来进行差异基因的筛选。Firststep:获取表达矩阵和分组信息进行差异基因分析之前，首先要获取表达矩阵和
Yujia_compbio·2020-08-02 17:28

转录组入门(7)： 差异基因分析

前言转录组入门(7)：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。
宇天_ngs·2020-07-29 19:40

R语言的练习题-高级（原生信人的20个R语言习题）

安装一些R包：数据包：ALL,CLL,pasilla,airway软件包：limma，DESeq2，clusterProfiler工具包：reshape2绘图包：ggplot2不同领域的R包使用频率不一样
mayoneday·2020-07-29 00:53

【r<-芯片处理】入门GEO表达芯片数据分析该读一读的一些文章

Bioconductor分析基因芯片数据如何使用GEOquery和limma完成芯片数据的差异表达分析基因芯片（Affymetrix）分析1：芯片质量分析基因芯片（Affymetrix）分析2
王诗翔·2020-07-15 09:38

差异分析流程（二）limma

1.制作三个矩阵2.建模前归一化3.建模及结果4.检查参考链接：https://www.bioconductor.org/packages/devel/workflows/vignettes/RNAseq123/inst/doc/limmaWorkflow_CHN.html#加载包和数据if(!requireNamespace("BiocManager",quietly=TRUE))install
hachi_dl·2020-07-06 06:19

转录组入门（7）：差异基因分析

作业要求这个步骤推荐在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。
lxmic·2020-07-05 13:11

文献翻译A 15-gene signature for prediction of colon cancer recurrence and prognosis based on SVM（1）

在预处理之后，GSE17537中的数据是使用用于微阵列数据的线性模型（LIMMA）方法鉴定差异表达基因（DEGs）。DEG进一步进行了基于PPI网络的社区评分和支持向量机（SVM）。
柳叶刀与小鼠标·2020-06-29 01:06

复现Cell附图 |类器官的单细胞分析

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·2020-06-24 21:25

典型医学设计实验GEO数据分析 (step-by-step) - Limma差异分析、火山图、功能富集

典型医学设计实验GEO数据分析(step-by-step)-数据获取到标准化介绍了实验的设计、数据获取、数据标准化和注释，下面是如何利用Limma和线性模型鉴定差异基因，并进行GO富集分析。
生信宝典·2020-06-24 21:25

听哈佛大神讲怎么做单细胞转录组GSEA分析

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生信宝典·2020-06-24 21:53

一个R包玩转单细胞免疫组库分析，还能与Seurat无缝对接

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生信宝典·2020-06-24 21:52

Nature Metabolism I 衰老的单细胞组学研究进展及展望

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生信宝典·2020-06-24 21:21

一文看懂PCA主成分分析

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生信宝典·2020-06-24 21:20

代码分析 | 单细胞转录组clustering详解

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生信宝典·2020-06-24 21:20

代码分析 | 单细胞转录组质控详解

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生信宝典·2020-06-24 21:20

代码分析 | 单细胞转录组Normalization详解

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生信宝典·2020-06-24 21:20

认真学习limma.jpg

limma的学习资料有很多，我每次更新的也是不同的内容，希望能多涉及一些关于limma的知识，充实大脑最近经常从花花那里听说.jpg，被感染了哈哈配置之前果子更新了一篇推送，讲的就是bioconductor
刘小泽·2020-06-24 08:08

运用limma对基因进行差异分析

在之前的三篇TCGA的数据采集文章中，我们已经采集到了所需要的所有数据，具体见下：那么接下来我们就要对这些数据进行差异分析，采用的工具为R语言，所需要的包有limma、edgeR。
FightingBob·2020-06-21 20:44

送书 | 哈佛大学单细胞课程：笔记汇总前篇

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生信宝典·2020-06-21 04:20

复现原文（二）：Single-cell RNA sequencing of human

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生信宝典·2020-06-21 04:49

代码分析 | 单细胞转录组数据整合详解

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生信宝典·2020-06-21 04:49

哇！单细胞测序-配体受体互作分析原来可以这么简单又高大上！

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生信宝典·2020-06-21 04:49

单细胞分析Seurat使用相关的10个问题答疑精选！

ChIP-seq基本分析流程）、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）)、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·2020-06-21 04:48

R包biomaRt: 转换ID、注释基因、GO通路

从我写的RNA-seq摸索：4.edgeR/limma/DESeq2差异基因分析→ggplot2作火山图→biomaRt转换ID并注释中提取出来这部分，方便以后修改补充参考这篇1我们利用useMart(
没有猫但是有猫饼·2020-04-21 10:14

PH525x series - Hierarchical Models

这次作者使用的例子是limma包中的一组基因表达数据（2组，每组3个样本，其中共有16个差异显著基因），这个包提供了
3between7·2020-04-12 22:32

第2章 序言

在出版物中使用limma软件的结果时，请尝试引用适当的参考文献，因为引用是作者获得专业信誉的主要手段。
yangliunk1987·2020-04-12 02:03

关于limma包差异分析结果的logFC解释

转自http://www.bio-info-trainee.com/tag/logfc首先，我们要明白，limma接受的输入参数就是一个表达矩阵，而且是log后的表达矩阵（以2为底）。
井底蛙蛙呱呱呱·2020-04-11 13:50

MCPcounter实战点点滴滴

然后limma做差异分析。image.pngimage.png我的问题：能不能使用原始readcounts数据用DEseq2做normalization？
陈宇乔·2020-04-06 04:13

转录组差异分析金标准-Limma-voom实战

刘小泽写于19.3.11Limma作为差异分析的“金标准”最初是应用在芯片数据分析中，voom的功能是为了RNA-Seq的分析产生的。
刘小泽·2020-04-04 22:04

盘一盘 生信技能树R语言小作业（高级）

生信人的20个R语言习题1.安装一些R包：数据包：ALL,CLL,pasilla,airway软件包：limma，DESeq2，clusterProfiler工具包：reshape2绘图包：ggplot2
Forest_Lee·2020-03-29 02:03

R语言作业-20题

生信人的20个R语言习题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：ggplot2options
小梦游仙境·2020-03-27 23:57

生信人的20个R语言习题-2019-06-20

生信人的20个R语言习题生信技能树原文链接请先看：生信人的linux考试安装一些R包：数据包：ALL,CLL,pasilla,airway软件包：limma，DESeq2，clusterProfiler
天涯清水·2020-03-24 22:55

那些常用的limma操作

刘小泽写于19.12.29+2020.1.1这一篇不扯别的，只列我认为比较重点的limma包的知识，所以代码部分可能比较多。
刘小泽·2020-03-22 06:29

R语言画维恩图--VennDiagram

R语言中有很多程序包（package）可以做这个事情，包括limma,gplots,venneuler,还有今天我们下面要介绍的VennDiagram包。
Bio_zouxudong·2020-03-20 07:48

R语言20练习题

，今天先做8道题练习题来自生信技能树jimmy，http://www.bio-info-trainee.com/3409.html1安装R包数据包：ALL,CLL,pasilla,airway软件包：limma
刘小泽·2020-03-12 01:41

用R分析芯片实战（上）

刘小泽写于18.9.10实战上从数据下载到差异基因的获得、初步作图实战下进行富集分析，使用数据库进行注释在此感谢jimmy的limma包等教程1下载芯片数据使用FabbriniE于2015年发表在JClinInvest
刘小泽·2020-03-04 12:17

R语言20练习题【完整版】

jimmy，http://www.bio-info-trainee.com/3409.html再次基础上进行加工、重构，加入了自己的理解1安装R包数据包：ALL,CLL,pasilla,airway软件包：limma
刘小泽·2020-03-01 17:56

批量进行miRNA差异分析（geo数据库）以及如何通过R语言对P值进行校正

T检验介绍对于芯片数据，通常通过limma进行差异分析；而对于测序数据，通常用edgeR或者deseq，deseq2等软件进行差异分析。
柳叶刀与小鼠标·2020-03-01 09:16

单细胞之Seurat包实战

1.特征描述setwd("D:\\R\\ll\\E-MTAB-7704")library(limma)library(Seurat)library(dplyr)library(magrittr)ikura_sap50&
多啦A梦詹·2020-02-25 12:18

R-GEO 单GSE数据集分析代码

转载来自医学方分析前准备BiocManager::install(c("affy","affyPLM","RColorBrewer","impute","limma","pheatmap"))setwd
ZZM2020·2020-02-21 23:41

关于期刊应该先了解这些

刘小泽写于18.10.30晚9.50还欠了一篇limma+edgeR的，应该要写完文章再补了最近写第一篇论文的我，写完了才发现，对分区还不了解，老师问我拟投期刊的时候，蒙了一下，过去以为写完就是万事大吉
刘小泽·2020-02-18 23:18

Day9-生信人的20个R语言习题-2019-06-18-未完

生信人的20个R语言习题请先看：生信人的linux考试安装一些R包：数据包：ALL,CLL,pasilla,airway软件包：limma，DESeq2，clusterProfiler工具包：reshape2
天涯清水·2020-02-14 20:35

生信技能树R语言作业-高级

为达到更好的浏览效果及查看全部图片，可转至RPubs1安装一些R包数据包：ALL,CLL,pasilla,airway软件包：limma，DESeq2，clusterProfiler工具包：reshape2
Y大宽·2020-02-14 19:54

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
徐洲更hoptop·2020-02-11 00:49

limma的坑

最有诚意的GEO数据库教程GEO的芯片分析，一到了差异分析部分，几乎没有悬念，因为其中的步骤都是limma包的作者定义的，我们没有修改的空间，这里面常见的坑就是，差异分析的结果会完全相反，原本高表达的会变成低表达
一路向前_莫问前程_前程似锦·2020-02-09 06:36
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