R语言与RNAseq
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了R语言与RNAseq相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
前期在表达分析中主要使用两类表达数据：
芯片数据，如GEO中不同数据集；
RNAseq数据，如TCGA中的gene表达矩阵
我们进行差异分析所采用的是这两个不同平台产生的表达矩阵（gene x samples），其中行为gene，列为samples。芯片数据是通过对商业化杂交探针的光信号进行转化、normalization等，将光信号转化为gene表达值；RNAseq测序数据为samples.fastq.gz文件，采用NGS相关技术，将reads与参考genome进行比对，获取样本基因表达量。
一般我们都是在Linux系统中进行NGS数据分析，但是大部分小伙伴现阶段还没有Linux操作基础，可又很想尝试处理RNAseq Rawdata。那么R在一定程度上，可以满足你这种需求。对于常规的RNAseq Rawdata，可以尝试使用Rsubread包（反正我个人电脑是带不动 以上是关于R语言与RNAseq的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章