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基因芯片数据分析

biocLite("affyPLM") > library(affyPLM) > library(CLL) > data("CLLbatch") > Pset <- fitPLM(CLLbatch)#对数据集进行回归计算左上图为原始图像，右上图为权重图，左下图为残差图，右下角为残差符号图 1 什么是RLE箱线图相对对数表达（RLE）箱线图可以反映对照组和实验组之间，大部分基因的表达量是否保持一致，RLE定义为一个探针组在某个样品的表达值除以该探针组在所有样品中表达值的中位数后取对数质量可靠的样品，标准差十分接近，NUSE值接近1，反之偏离1的位置，有种极端情况，大多数芯片有质量问题，但是标准差十分接近，反而会显得没有质量问题，所以这时候，必须结合RLE与NUSE两个图进行可靠分析 RNA降解是影响芯片数据质量的重要因素，RNA是从5端开始降解，理论上5端的荧光强度低于3端的荧光强度，降解曲线的斜率越小，说明降解的越少；反之越多。 affy) > library(RColorBrewer) > library(CLL) > data("CLLbatch") > data.deg <- AffyRNAdeg(CLLbatch)#获取降解数据

黑妹的小屋

2020-08-06

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基因芯片数据挖掘分析表达差异基因

下面和大家分享一下基因芯片数据的预处理方法。 1）分析前需要对数据进行背景信号处理：背景处理即过滤芯片杂交信号中属于非特异性的背景噪音部分。若未达到M，有两种方法处理，一是以0或者用基因表达谱中的平均值或中值代替，另一个是分析基因表达谱的模式，从中得到相邻数据点之间的关系，据此利用相邻数据点估算得到缺失值（类似于插值）。对数转换能使上调、下调的基因连续分布在0的周围，更加符合正态分布，同时对数转换使荧光信号强度的标准差减少，利于进一步的数据分析。 5) 差异基因表达分析: 经过预处理，探针水平数据转变为基因表达数据。为了便于应用一些统计和数学术语，基因表达数据仍采用矩阵形式。 ? A.芯片数据的差异分析主要包括三种方法： 1. DESeq2和EdgeR包: 都可用于做基因差异表达分析，主要也是用于RNA-Seq数据，同样也可以处理类似的ChIP-Seq,shRNA以及质谱数据。

2019-08-07

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limma对基因芯片数据基因差异表达分析

>suppressPackageStartupMessages(library(CLL))

黑妹的小屋

2020-08-06

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数据分析：宏基因组数据的荟萃分析

数据分析：宏基因组数据的荟萃分析介绍宏基因组数据的荟萃分析是一种综合多个独立宏基因组研究结果的方法，目的是揭示不同人群或样本中微生物群落的共同特征和差异。运行荟萃分析数据分析：宏基因组数据的荟萃分析运行荟萃分析computeANCOMBC获得每个数据集的线性模型结果（lfc和SE统计量用于荟萃分析）lfc可以认为是Standardized Mean Difference 数据分析：宏基因组数据的荟萃分析可视化结果采用森林图展示结果，该结果包含效应值RE的95%置信区间和对应的P值。：宏基因组数据的荟萃分析数据分析：宏基因组数据的荟萃分析结果：荟萃分析筛选到21种差异微生物。总结数据分析：宏基因组数据的荟萃分析

生信学习者

2024-08-15

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基因芯片数据分析（四）：获取差异表达基因

从基因芯片当中提取生物学的信息需要合理的统计学方法。人们已经为优化传统统计学方法在基因芯片方面的应用做出了多年的努力。然而对于大多数生物学工作者而言，学习和使用一种或者多种统计分析手段并不一定非常容易，这需要付出时间和努力。Bioconductor的很多软件包很好的避免了人们为学习统计分析手段而付出的时间。使用limma来分析差异表达的基因，主要分几步走：读取数据预处理数据构建实验设计矩阵使用线性模型估计差异表达的倍数使用贝叶斯平滑标准差试用不同的参数来输出差异表达基因结果。因为前面几篇文章已经介绍了读取数据以及预处理的相关知识，这里我们直接使用Dilution数据来进行示例。往期文章基因芯片数据分析（一）：芯片数据初探基因芯片数据分析（二）：读取芯片数据基因芯片数据分析（三）：数据质控数据预处理 library(affydata) data(Dilution)

2019-12-13

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基因芯片数据分析（三）：数据质控

基因芯片的数据质量介绍基因芯片的质量控制有很多种手段，有针对每一个芯片本身的，也有针对组内差异小于组间差异的。经过PCA分析之后，平行实验所提供的基因芯片数据应该聚扰在一起，而不同设计的实验所提供的基因芯片数据应该分离。这可以帮助我们很快的识别出一组平行实验当中，有哪些数据是可靠的，而哪些数据可以被放弃。经过gcrma处理数据之后，我们发现，数据中值基本为0，头尾的偏离也都被修正了。反过来说，我们对数据绘制MA plot可以直观化地显示实验数据进入下一步分析比较时的可靠性。我们使用gcrma(rma的一种扩展)来对数据进行预处理，然后使用affycoretools库当中的plotPCA来进行PCA分析作图。经过PCA分析之后，平行实验所提供的基因芯片数据应该聚扰在一起，而不同设计的实验所提供的基因芯片数据应该分离。这可以帮助我们很快的识别出一组平行实验当中，有哪些数据是可靠的，而哪些数据可以被放弃。

2019-12-13

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表型数据和基因型数据--聚类分析

下面看一下利用基因型SNP数据进行PCA计算，以及可视化的分析。很多软件可以分析PCA，这里介绍一下使用plink软件和R语言，进行PCA分析，并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA图。可以看到，三个品种在PCA图里面分的比较开，C品种的有两个A和B的点，应该是异常数据。基因型数据：共有3个品种A，B，C，共有412个个体。，将其转化为0,1,2的形式 2，计算G矩阵 3，计算PCA的特征向量和特征值 4，根据特征值计算解释百分比 5，根据特征向量和品种标签，进行PCA的绘制绘制代码如下：首先，使用plink命令，将基因型数据转化为读取数据 m012 = fread("plink.raw") # 保留FID，IID和基因型数据 g012 = m012[,-c(3:6)] dim(g012) fid = g012$FID iid lty.hide=2,lty.grid = 2) legend("topright",c("A","B","C"),fill=c('red','green',"blue")) 聚类分析思路

2022-05-19

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肿瘤基因组测序数据高级分析--肿瘤基因组测序数据分析专栏

简介大多数肿瘤基因组综述类文章，对于数据分析部分只是介绍了基础分析部分，也就是从原始的 fastq 文件通过质控、比对、GATK流程、Call 变异最后得到 vcf 文件和拷贝数变异的结果就结束了。主要可以分为以下几点：显著突变基因驱动突变基因突变特征分析肿瘤微卫星稳定性分析肿瘤突变负荷TMB 肿瘤新抗原预测局部显著性拷贝数变异肿瘤纯度和倍性评估肿瘤克隆进化分析这些分析中也用到了很多工具首先，将多个肿瘤样本的突变数据聚集在一起，然后计算每个基因的分数和 p 值。选择显着性阈值来控制错误发现率 (FDR)，超过此阈值的基因则被报告为显着突变。最初TMB通过全外显子测序（WES）进行检测表征，其本质上认为基因突变仅限于外显子（编码区）；后来也有很多文章基于特定 Panel 数据评估 TMB，或者基于 ctDNA 数据评估 bTMB等，原理都一样但是用于分析局部拷贝数变异显著性的软件，常用的就 GISTIC 软件，它是基于一组样品数据（WGS or WES）来分析局部显著拷贝数情况，即可以寻找显著性缺失和扩增的 gene 和区域，并将结果可视化的分析工具

生信菜鸟团

2021-10-12

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基于全基因组的基因家族分析（1）：数据准备

1.基因组下载网站介绍 Sol Genomics Net：茄科基因组网络，里面包括了很多物种的基因组测序结果：番茄，土豆，茄子等。而且基因组更新最快，搜索了一下发现NCBI番茄基因组和Phytozome番茄基因组为ITAG2.4，而SGN已经是最新版本的ITAG3.2，当然以前的版本也都存在，特别方便。而Phytozome要下载这些数据居然还要注册，真的有点烦，偷偷告诉你，SGN貌似也要注册（这个大家应该都没有什么问题，就直接跳过）。而且在后面分析基因家族的时候，会出现家族数量相差比较大，可能有10个左右的差距，新版本的基因会多。 SGN完整版基因组 2.序列相关文件下载基础文件一般我们下载4个：CDS.fa、Protein.fa、GFF.gff3和Genome.fa # 小编在home目录下新建sra目录，所有数据都放在这个目录里面

生信技能树

2019-05-13

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基因家族分析

直系同源（同颜色）与旁系同源（不同颜色）一个基因家族，一般存在于多个物种（不同物种中的叫亚家族基因），并且很多基因家族都是转录因子，可以对家族内基因启动子区域进行分析；还能找几个物种，分析同源基因的基因结构、motif 分析，找到保守的 motif；还可以结合湿实验 QRT-PCR，找出十几个或二十个基因做不同组织的表达量，看哪些基因具有较强的组织特异性表达性。 Motif 是在生物学中是一个基于数据的数学统计模型，典型的是一段 sequence 也可以是一个结构。在线分析网站：http://meme-suite.org/tools/meme 基因功能结构域四、基因结构分析 GSDS: Gene Structure Display ：http://gsds.gao-lab.org/ 基因结构分析可视化五、系统发育树构建利用 megax 对水稻中整个 Dynamin 基因构建系统发育树。

生信喵实验柴

2022-10-25

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