差异表达分析-无参

Posted 冰冻三丈

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了差异表达分析-无参相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1. RSEM的安装和使用:

  $ tar -xzf RSEM-1.3.0.tar.gz

  $ cd RSEM-1.3.0

  $ make

  $ make install

  $ echo ‘PATH=$PATH:/.../‘ >> ~/.bashrc

  $ source ~/.bashrc

               $ extract-transcript-to-gene-map-from-trinity trinity.fa gene_map (可选,转录本和基因都做)

  $ rsem-prepare-reference --bowtie2 ref_trinity.fasta ref_trinity

              $ rsem-prepare-reference --transcript-to-gene-map ene_map --bowtie2 ref_trinity.fasta ref_trinity(可选,转录本和基因都做)

  $ rsem-calculate-expression -p 48 --paired-end --bowtie2 read1.fq read2.fq ref_trinity sample.name

              $ rsem-plot-model sample.name sample.name.diagnostic.pdf (可选,看一些统计)

2. edgeR的安装和使用:

  一、Trinity附带使用,要求装R并运行R:

  $ source("https://bioconductor.org/biocLite.R")

  $ biocLite("edgeR")

  $ biocLite("DESeq")

  $ biocLite("ctc")

  $ install.packages(‘gplots’)

  $ install.packages("ape")

    合并RSEM结果

  $ merge_RSEM_output_to_matrix --mode counts --rsem_files sampleA.esults sampleB.results ... > samples.matrix (Trinity)

  $ rsem-generate-data-matrix sampleA.results sampleB.results ... > samples.matrix (RSEM)

   建立samples_described.txt

     cond_A sampleA
     cond_A sampleB
     cond_B sampleC
     cond_B sampleD

  $ run_DE_analysis.pl --matrix samples.matrix --method edgeR --samples_file samples_described.txt

 

以上是关于差异表达分析-无参的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

R语言DESeq2基因差异表达分析

基因差异表达分析方法

差异表达基因分析概念篇

DEseq2差异表达分析

差异分析

差异表达基因分析:差异倍数(fold change), 差异的显著性(P-value)