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如何在edgeR中过滤DGEList中的样本

在edgeR中过滤DGEList中的样本，可以通过以下步骤实现：

首先，导入edgeR包并加载所需的数据。使用library(edgeR)命令导入edgeR包，然后使用readDGE()函数读取DGEList对象的数据。
接下来，对DGEList对象进行样本过滤。可以使用filterByExpr()函数根据表达量来过滤样本。该函数可以根据指定的阈值过滤掉表达量较低的样本。例如，可以使用以下代码过滤掉表达量低于10的样本：
接下来，对DGEList对象进行样本过滤。可以使用filterByExpr()函数根据表达量来过滤样本。该函数可以根据指定的阈值过滤掉表达量较低的样本。例如，可以使用以下代码过滤掉表达量低于10的样本：
进行其他样本过滤操作。除了根据表达量过滤样本外，还可以根据其他因素进行样本过滤。例如，可以使用keepSamples()函数根据样本的属性进行过滤。该函数可以根据指定的样本属性值来保留或删除样本。例如，可以使用以下代码保留某个特定的样本：
进行其他样本过滤操作。除了根据表达量过滤样本外，还可以根据其他因素进行样本过滤。例如，可以使用keepSamples()函数根据样本的属性进行过滤。该函数可以根据指定的样本属性值来保留或删除样本。例如，可以使用以下代码保留某个特定的样本：
最后，根据需要进行进一步的分析。过滤完样本后，可以根据需求进行差异表达分析、聚类分析、可视化等进一步的分析操作。

需要注意的是，以上步骤仅为一种常见的样本过滤方法，具体的操作步骤可能会根据实际情况有所不同。在实际应用中，还需要根据具体的数据和分析目的进行适当的调整和优化。

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archives/115/ library(limma) library(edge) counts <- read.csv("raw_counts.csv",row.names = 1) #Creates a DGEList...dge_counts <- DGEList(counts = counts,remove.zeros = T) #Calculate normalization factors to scale the...model.matrix(~group_list) colnames(design) <- levels(group_list) rownames(design) <- colnames(counts) 为了避免文库大小在样本间变化的影响...在运行voom（）之前，应对counts矩阵进行过滤以除去counts非常低的基因。为此，可以使用edgeR包中的filterByExpr函数。 ?...image.png 因为我已经通过edgeR的TMM标准化，所以效果还行，不需要处理，如果效果不好可能由于数据没有过滤好，如下图： ?

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需要过滤一下那些在很多样本里表达量都为0或者表达量很低的基因。...过滤之前基因数量： nrow(exp) 常用过滤标准1：仅去除在所有样本里表达量都为零的基因 exp1 = exp[rowSums(exp)>0,] nrow(exp1) 常用过滤标准2(推荐)：...根据样本ID的第14-15位，给样本分组（tumor和normal） table(str_sub(colnames(exp),14,15)) Group = ifelse(as.numeric(str_sub...---- library(edgeR) dge <- DGEList(counts=exp,group=Group) dge$samples$lib.size <- colSums(dge$counts...::DGEList(counts=exp) dge <- edgeR::calcNormFactors(dge) design <- model.matrix(~Group) v <- voom(dge

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