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3*差异分析方法和可视化方法汇总

生信干货 sxr ·2020年1月18日 22:21

首先给大家拜个年，祝大家春节快乐，万事如意。

生信人之前推过很多的课程，但是课程都侧重于套路的复现和思路的复现，或者就是过于基础的课程。

这次我们推出的课程更加侧重于分析技能和技巧的讲解，相信客户能够更好的进行复现和重复。

本次课程的特点：

1、侧重软件的安装和包的安装。

2、所涉及的代码操作，参数全部外置，客户可以不用读懂代码也可以操作。

3、所涉及的操作都涉及多种常用方法的操作和展示。

4、所有的课程都提供demo数据测试，并经过了内部审核。

5、本次春节档课程全部免费。

扫码免费获取

公开课第三节

几种差异分析方法使用和可视化

包括的内容如下

Limma、RankRrod、Deseq2、edgeR、t-test。

以下是视频的word版本

差异表达分析及可视化总结

小编给大家介绍下常用的富集分析方法以及基础的可视化方式

一、差异表达分析处理的数据通常分为以下几种：

1)RMA标准化后的Microarray数据；

2)FPKM、RPKM、TPM标准化后的RNA-seq数据；

3)RNA-seq 的read counts数据

其中，microarray的rma数据可以利用R包Limma和RankRrod进行差异分析;

RNA-seq 的read counts数据可以利用R包Deseq2和edgeR进行差异分析；

TPM标准化后的RNA-seq数据可以利用t检验进行差异分析；

还有一种情况：无正常样本，而是查看某个基因在多个疾病样本中表达的波动情况，可以利用R语言中的sd函数来计算每个基因在样本中表达值的方差

二、差异表达分析可视化常用的两种方法：热图和火山图

1)热图我们利用R包 Pheatmap进行绘制：

当我们只需要展示出样本的类别时，绘制结果如图：

当我们想展现出样本的临床信息时，绘制结果如图：

2)我们使用了三个R包绘制火山图：

R包ggpubr中的ggscatter函数可以绘制简单的火山图：

R包EnhancedVolcano可以标记出上下调基因的名字：

R包ggplot2中的ggplot函数以及R包ggrepel可以标记出感兴趣基因的名字：

标注重要性的基因会使火山图看着更充实，大家可以多用起来~

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