发简信
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RNA-seq(7): DEseq2筛选差异表达基因并注释(bioMart)============================================写在前面：可以参考另外一篇《得到差异基因后怎么做？[https://www.jians...
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WGCNA分析，简单全面的最新教程本文应该是第二全的WGCNA分析教程，参考了最新的文档。第一全的还在路上，会出现于生信宝典和宏基因组公众号组织的二代三代转录组测序分析实战班上，欢迎点击链接了解更多。 WGC...
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R语言可视化学习笔记之ggpubr包Hadley Wickham创建的可视化包ggplot2可以流畅地进行优美的可视化，但是如果要通过ggplot2定制一套图形，尤其是适用于杂志期刊等出版物的图形，对于那些没有...
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RNAseq分析（5）：差异分析工具 GDCRNATools 安装及测试前言 GDCRNATools 是一个用于下载、整理和综合分析GDC中IncRNA、mRNA和miRNA数据的R/Bioconductor包。主要功能包括：差异基因分析、生存分...
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R语言里面的Principal Component Methods(PCA)主成分分析Principal component analysis (PCA) 是一个统计学方法，用一组较少的不相关的变量代替大量相关变量，同时尽可能保留初始变量的信息，这些推导所得的...
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PCA主成分分析实战和可视化 | 附R代码和测试数据一文看懂PCA主成分分析中介绍了PCA分析的原理和分析的意义(基本简介如下，更多见博客)，今天就用数据来实际操练一下。 在生信宝典公众号后台回复“PCA实战”，获取测试数据。...
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UpSetR：集合可视化神包对于集合的可视化，第一时间想到的都是韦恩图（venn diagram），一般集合不超过5个的时候，可视化效果还是不错的 但是一旦数据集增加，比如说五个的时候，你就很难从图中解...
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【Bioconductor系列】如何用Bioconductor对基因组注释
这一次，我们来聊聊基因组注释。首先问自己一个问题，为什么要进行基因注释。就我目前而言，它用来解决如下问题： 在mapping-by-sequencing的时候，我找到了一些可...
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【分享】使用limma、Glimma和edgeR，RNA-seq数据分析易如反掌原文来自这里，略编辑 摘要 简单且高效地分析RNA测序数据的能力是Bioconductor的核心优势。 RNA-seq分析通常从基因水平的序列计数开始，涉及到数据预处理，探索...
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转录组入门(8): 富集分析
我们统一选择p<0.05而且abs(logFC)大于1的基因为显著差异表达基因集，对这个基因集用R包做KEGG/GO超几何分布检验分析。然后把表达矩阵和分组信息分别作出cls...
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GEO数据挖掘小尝试：（三）利用clusterProfiler进行富集分析clusterProfiler 是业界大神Y叔写的一个R包，可以用来做各种富集分析，如GO、KEGG、DO（Disease Ontology analysis）、Reacto...
