1樓:楊風遊
轉錄組edger分析差異基因
edger是乙個研究重複計數資料差異表達的bioconductor軟體包。乙個
過度離散內的泊松模型被容用於說明生物學可變性和技術可變性。經驗貝葉斯方法被用於減輕跨轉錄本的過度離散程度,改進了推斷的可靠性。該方法甚至能夠用最小重複水平使用,只要至少乙個表型或實驗條件是重複的。
該軟體可能具有測序資料之外的其他應用,例如蛋白質組多肽計數資料。可用性:程式包在遵循lgpl許可證下可以從bioconductor**。
如何從轉錄組資料找出差異表達基因
2樓:璜溦信
轉錄本是乙個基因bai序列通過一種剪下
du後所得的能rna.以前zhi說轉錄本都是說表達蛋白dao的.現在lncrna的研究多回了答,也說是乙個轉錄本了.
還有沒有參考基因組序列的,一般是不可能去go功能注釋的.因為去功能注釋的時候要有乙個背景.
轉錄組差異基因表達的nr注釋是什麼意思
3樓:馬瓦里奧
nr是乙個資料庫,是ncbi中蛋白質資料庫,集合了許多其他資料庫中的蛋白質的注釋資訊。差異基因注釋簡單來說就是把有表達差異的unigene的物種、分子功能、生物學途徑等等資訊通過從資料庫中比對,得到的結果。
基因差異火山圖怎麼看
4樓:黃飛鴻
基因差異火山圖看法如下:
62616964757a686964616fe59b9ee7ad9431333365646235
火山圖可反映總體基因的表達情況,橫座標代表log2(fold change),縱座標表示-log10(p值),每個點代表乙個基因,顏色用以區分基因是否差異表達,圖中橙色的點代表差異表達基因,藍色的點代表沒有差異表達的基因。聚類圖聚類圖可以衡量樣本或基因之間表達的相似性。
在聚類圖中,橫座標代表樣本聚類,一列代表乙個樣本,聚類基於樣本間基因表達的相似性,樣本間基因表達越接近,靠的越近,以此類推。
縱座標代表基因聚類,一行代表乙個基因,聚類基於基因在樣本中表達的相似性,基因在樣本中表達越接近,靠的越近,以此類推。
色階代表基因表達豐度,越紅代表上調得越明顯,越綠代表下調得越明顯。
火山圖先關:
火山圖(volcano plot)是一類用來展示組間差異資料的影象,因為在生物體發生變化時從全域性角度而言大部分的基因表達沒有或著發生了很小程度的變化,只有少部分基因的表達發生了顯著的變化。故而,火山圖常見於rna表達譜和晶元的資料分析中,最常用於分析基因的差異表達,近年來也陸續有其他組學的應用,此處不做詳述。
火山圖的本質是乙個plus版的散點圖,其中包含兩個重要的概念:
1)顯著性,也就是p-value,差異性檢驗兩組樣本的p值,以負對數-log10(p-value)轉換做為縱座標;
2)以log2(fold change)為橫座標,即可得火山圖,利用一定的篩選條件(如fold change大於2倍,顯著性p值小於0.05),即可篩選出顯著差異表達的基因,進行後續研究。
如果大家用的是deseq2分析rna表達譜的資料,分析結果應該如下,其中
log2foldchange是表達量的log2(fold change)值,padj列示矯正後的pvalue,這兩列也就是我們畫火山圖需要的兩列。
首先,我們把deseq的輸出格式轉換成dataframe格式,用函式as.data.frame(),並用head檢視其前6行,如下:
df <- as.data.frame(res)
head(df)
接下來按照p<0.05, log2foldchange > 2 或者log2foldchange < -2進行下調和上調表達的顏色設定:
設定分組並賦值給變數color,我們把p<0.05, log2foldchange > 2定義為上調,顏色設定為紅色,把p<0.05, log2foldchange < -2定義為下調,顏色設定為藍色,其他既不上調也不下調的顏色設定為灰色,見**如下:
df$color <- ifelse(df$padj < 0.05 & abs(df$log2foldchange) >= 2,ifelse(df$log2foldchange > 2 ,'red','blue'),'gray')
設定好分組,還需要給分組指定顏色:
r color<- c(red = "red", gray = "gray", blue ="blue")
繪圖的完整**在這裡:
p <- ggplot(df, aes(log2foldchange, -log10(padj), col = color)) +
geom_point() +
theme_bw() +
scale_color_manual(values = color) +
labs(x="log2 (fold change)",y="-log10 (q-value)") +
geom_hline(yintercept = -log10(0.05), lty=4,col="grey",lwd=0.6) +
geom_vline(xintercept = c(-2, 2), lty=4,col="grey",lwd=0.6) +
theme(legend.position = "none",
panel.grid=element_blank(),
axis.title = element_text(size = 16),
axis.text = element_text(size = 14))
p**部分需要注意的亮點:
1)對qvalue做了乙個log10的轉換
2)畫縱軸閾值線的時候做了-log10(0.05)
3)其他繪圖引數和理念都是和繪製散點圖是一樣的
什麼是go富集分析,常說的go功能分析、功能分析、pathway分析是什麼意思?
5樓:
gene ontology可分為分子功能(molecular function),生物過程(biological process)和細胞組成(cellular ***ponent)三個部分。蛋白質或者基因可以通過id對應或者序列注釋的方法找到與之對應的go號,而go號可對於到term,即功能類別或者細胞定位。
功能富集分析: 功能富集需要有乙個參考資料集,通過該項分析可以找出在統計上顯著富集的go term。該功能或者定位有可能與研究的目前有關。
go功能分類是在某一功能層次上統計蛋白或者基因的數目或組成,往往是在go的第二層次。此外也有研究都挑選一些term,而後統計直接對應到該term的基因或蛋白數。結果一般以柱狀圖或者餅圖表示。
1.go分析
根據挑選出的差異基因,計算這些差異基因同go 分類中某(幾)個特定的分支的超幾何分布關係,go 分析會對每個有差異基因存在的go 返回乙個p-value,小的p 值表示差異基因在該go 中出現了富集。
go 分析對實驗結果有提示的作用,通過差異基因的go 分析,可以找到富集差異基因的go分類條目,尋找不同樣品的差異基因可能和哪些基因功能的改變有關。
2.pathway分析
根據挑選出的差異基因,計算這些差異基因同pathway 的超幾何分布關係,pathway 分析會對每個有差異基因存在的pathway 返回乙個p-value,小的p 值表示差異基因在該pathway 中出現了富集。
pathway 分析對實驗結果有提示的作用,通過差異基因的pathway 分析,可以找到富集差異基因的pathway 條目,尋找不同樣品的差異基因可能和哪些細胞通路的改變有關。與go 分析不同,pathway 分析的結果更顯得間接,這是因為,pathway 是蛋白質之間的相互作用,pathway 的變化可以由參與這條pathway 途徑的蛋白的表達量或者蛋白的活性改變而引起。而通過晶元結果得到的是編碼這些蛋白質的mrna 表達量的變化。
從mrna 到蛋白表達還要經過microrna 調控,翻譯調控,翻譯後修飾(如醣基化,磷酸化),蛋白運輸等一系列的調控過程,mrna 表達量和蛋白表達量之間往往不具有線性關係,因此mrna 的改變不一定意味著蛋白表達量的改變。同時也應注意到,在某些pathway 中,如egf/egfr 通路,細胞可以在維持蛋白量不變的情況下,通過蛋白磷酸化程度的改變(調節蛋白的活性)來調節這條通路。所以晶元資料pathway 分析的結果需要有後期蛋白質功能實驗的支援,如western blot/elisa,ihc(免疫組化),over expression(過表達),rnai(rna 干擾),knockout(基因敲除),trans gene**基因)等。
3.基因網路分析
目的:根據文獻,資料庫和已知的pathway 尋找基因編碼的蛋白之間的相互關係(不超過1000 個基因)。
基因轉錄 翻譯和基因表達的區別，基因轉錄 翻譯和基因表達的區別 5
一 指代不同 1 基因轉錄 以dna的一條鏈為模板，按照鹼基互補配對原則，合成rna的過程。2 翻譯 是根據遺傳密碼的中心法則，將成熟的信使rna分子 由dna通過轉錄而生成 中 鹼基的排列順序 核苷酸序列 解碼，並生成對應的特定氨基酸序列的過程。3 基因表達 將來自基因的遺傳資訊合成功能性基因產物...
怎麼知道測序資料是轉錄組還是基因
怎麼知bai道測序資料是轉錄組du還是基因zhi 轉錄組學的研究物件包括 daomrna和非編碼內rna等。新一代高通量測序技術可以 容全面快速地獲得特定細胞或組織在某乙個狀態下幾乎所有轉錄本的序列資訊和表達資訊,從而準確地分析基因表達差異 基因結構變異 篩選分子標記 snps或ssr 等生命科學的...
基因表達的轉錄過程，基因轉錄 翻譯和基因表達的區別
三維演示基因的轉錄 翻譯 突變及pcr 基因轉錄 翻譯和基因表達的區別 5 一 指代不同 1 基因轉錄 以dna的一條鏈為模板，按照鹼基互補配對原則，合成rna的過程。2 翻譯 是根據遺傳密碼的中心法則，將成熟的信使rna分子 由dna通過轉錄而生成 中 鹼基的排列順序 核苷酸序列 解碼，並生成對應...