Ballgown是分析转录组差异表达的R包. 软件安装: 运行R, source(“http://bioconductor.org/biocLite.R”) biocLite(“ballgown”) R会自动安装Ballgown,及相应的依赖包. Ballgown的输入文件 StringTie使用-B参数直接生成Ballgown的输入文件,Cufflinks的输出结果需要使用Tablemaker生成Ballgown的输入文件. 一个有5个输入文件,分别是: e_data.ctab,外显子水平表达

散点图 数据点在直角坐标系平面上的分布图.在宏基因组领域,散点图常用于展示样品组间的Beta多样性,常用的分析方法有主成分分析(PCA),主坐标轴分析(PCoA/MDS)和限制条件的主坐标轴分析(CPCoA/CCA/RDA).   Beta多样性 Beat多样性是生态学概念,专指不同组或生态位间物种组成的差异.   分析方法 在读文章中经常可以看到PCA分析.PCoA分析,NMDS分析,CCA分析,RDA分析.它们在本质上是排序(ordination)分析.排序的过程就是在一个可视化的低维空间(

转载果子学生信  https://mp.weixin.qq.com/s/Ph1O6V5RkxkyrKpVmB5ODA 前面我们从GDC下载了TCGA肿瘤数据库的数据,也能够把GDC下载的多个TCGA文件批量读入R 今天我们讲一下TCGA数据的标准化,以及差异分析,得到了标准化后的数据,我们就可以按照以前的帖子,做一系列操作 Y叔推荐的这个图有毒! 图有毒系列之2 多个基因在多亚组疾病中的展示 在得到了差异分析的结果后,我们可以完成热图,火山图,GO分析,KEGG分析,GSEA分析,就跟这个帖子中

RNA-seq中的基因表达量计算和表达差异分析 差异分析的步骤:1)比对:2) read count计算:3) read count的归一化:4)差异表达分析: 背景知识:1)比对:普通比对: BWA,SOAP开大GAP比对:Tophat(Bowtie2):2) Read count(多重比对的问题):丢弃平均分配利用Unique region估计并重新分配表达量计算的本质目标基因表达量相对参照系表达量的数值.参照的本质:( 1)假设样本间参照的信号值应该是相同的:( 2)将样本间参照的观测值校

NGS ngs(hisat,stringtie,ballgown) #HISAT (hierarchical indexing for spliced alignment of transcripts) is a highly efficient system for aligning reads from RNA sequencing experiments. HISAT uses an indexing scheme based on the Burrows-Wheeler transfor

转录组分析---Hisat2+StringTie+Ballgown使用 (2016-10-10 08:14:45) 转载▼ 标签: 生物信息学 转录组   1.Hisat2建立基因组索引: First, using the python scripts included in the HISAT2 package, extract splice-site and exon information from the gene annotation file:   $ extract_splice_

HISAT2+StringTie+Ballgown安装及使用流程 2015年Nature Methods上面发表了一款快速比对工具hisat,作为接替tophat和bowtie的比对工具,它具有更快的比对速度和更高的比对率,最近把这个流程走完一遍,感觉优势还是很明显的. 一.HISAT2: 1.下载安装: hisat2下载地址:ftp://ftp.ccb.jhu.edu/pub/infphilo/hisat2/downloads/hisat2-2.1.0-Linux_x86_64.zip his

HISAT2,StringTie,Ballgown处理转录组数据 本文总阅读量次2017-05-26 HISAT2,StringTie,Ballgown处理转录组数据思路如下: 数据质控 将RNA-seq的测序reads使用hisat2比对 samtools将sam文件转成bam,并且排序,为下游分析做准备 stringtie对每个样本进行转录本组装 stringtie 将所有样本的转录本进行合并 注意:此处的mergelist.txt是自己创建的 计算表达量并且为Ballgown包提供输入文件

简单使用limma做差异分析 Posted: 五月 12, 2017  Under: Transcriptomics  By Kai  no Comments 首先需要说明的是,limma是一个非常全面的用于分析芯片以及RNA-Seq的差异分析,按照其文章所说: limma is an R/Bioconductor software package that provides an integrated solution for analysing data from gene expressi

简单使用DESeq2/EdgeR做差异分析 Posted: 五月 07, 2017  Under: Transcriptomics  By Kai  no Comments DESeq2和EdgeR都可用于做基因差异表达分析,主要也是用于RNA-Seq数据,同样也可以处理类似的ChIP-Seq,shRNA以及质谱数据. 这两个都属于R包,其相同点在于都是对count data数据进行处理,都是基于负二项分布模型.因此会发现,用两者处理同一组数据,最后在相同阈值下筛选出的大部分基因都是一样的,但是

简单使用DESeq做差异分析 Posted: 五月 06, 2017  Under: Transcriptomics  By Kai  no Comments DESeq这个R包主要针对count data,其数据来源可以是RNA-Seq或者其他高通量测序数据.类似地,对于CHIP-Seq数据或者质谱肽段数据也是使用的. 由于DESeq是一个R包,因此使用它需要一点点R基础语法. 首先需要读入一个数据框,列代表每个sample,行代表每个gene database_all <- read.tab

HISAT,sTRINGTIE,ballgown三款RNA-seq信息分析软件 2015年04月02日 11:35:47 夜丘 阅读数:8940 标签: 生物 更多 个人分类: 论文笔记   Bowtie 里的FM-index 简介 原文链接:http://m.blog.csdn.net/blog/stormlovetao/7048481 最近看新发表的几篇RNA-seq比对,组装的软件,发现HISAT里面也用到了FM-index这个算法,所以就找了一下,原博文链接如上所示,说的很是透彻 另外S

零基础照样做RNA-seq差异分析 GCBI知识库2018-08-24 14:43:36 基因表达谱的差异分析是RNA-seq中最常见的应用.你眼中的RNA-seq差异分析或许是酱紫的,对不会编程,不懂统计,纯正生物学出生的人, 内心简直SOS…… 但有些人眼中的RNA-seq差异分析却是这样的,借助云平台和图形化界面,生信零基础同样可以做RNA-seq差异分析. 小编也是第一次尝试,一起来看看云平台如何拯救你我于水火之中.RNA测序原始数据太大,就直接用了demo数据. 平台用的是GCBI(w

汇总篇:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#tsql 文章内容皆自己的理解,如有不足之处欢迎指正~谢谢 前天有学弟问逆天:“逆天,有没有一种方式可以让我一个表存到两个数据库文件中,或者说怎么把一个表的数据平摊到其他数据库文件中?” (⊙o⊙)…,逆天数据库优化不是很强悍,不过类似的情景倒是见过,可以给你一个思路.比如说我们在创建数据库的时候就可以好好利用文件组. 举个例子: 我们一般创建数据库都是这么来的: create database

一.本文所涉及的内容(Contents) 本文所涉及的内容(Contents) 背景(Contexts) 解决方案(Solution) 搬迁步骤(Procedure) 搬迁脚本(SQL Codes) 注意事项(Attention) 疑问(Questions) 参考文献(References) 二.背景(Contexts) 有一个数据库大概在700G左右,需要从服务器A搬迁到服务器B,两台服务器网络传输速度可以达到8MB/s,怎么做才能更快的搬迁并且宕机时间最短呢? 数据库业务逻辑概述:这个数据库

SQLSERVER将一个文件组的数据移动到另一个文件组 有经验的大侠可以直接忽视这篇文章~ 这个问题有经验的人都知道怎麽做,因为我们公司的数据量不大没有这个需求,也不知道怎麽做实验 今天求助了QQ群里的菠萝大侠,终于知道怎麽做了 我自己会把不明白的问题一定会问到底的,之前在论坛问过这个弱弱的问题,但是由于太弱了,人家随便答复了一下 然后斑竹就标记为答案了~ 移动数据: 1.有表分区 2.没有表分区 我这里只讨论没有表分区的情况,表分区的情况还不是很明白 例子 比如:你有三个文件组,其中一个是主文

    在谈到SQL Server的高可用性之前,我们首先要谈一谈单实例的高可用性.在单实例的高可用性中,不可忽略的就是文件和文件组的高可用性.SQL Server允许在某些文件损坏或离线的情况下,允许数据库依然保持部分在线,从而保证了高可用性.   文件和文件组     有关文件和文件组的基本概念,有很多文章已经阐述过了.这里我只是提一下,文件组作为SQL Server访问文件的一个抽象层而存在.因此SQL Server上所做的操作不是直接针对文件,而是针对文件组.     使用多个文件组和文

历时一年,唯一一个尚未发布就获得Pony Ma与Allen Zhang站台的产品:微信小程序,将于2017年1月9日正式上线了.我很期待.唯一要警惕的是:防止长考出臭棋. 在上线前夕,我对于如何借助小程序的东风获得蓬勃发展,忧心忡忡.要不要押注小程序,以及如何押注小程序,如何抄袭小程序,相信这是摆在中国众多中小创业者和大公司面前的问题,区别在于前者关注如何拥抱,后者关注如何抄袭.支付宝小程序.今日头条小程序.百度小程序面世的时间为时不远了. 就我个人理解而言.allen两句话特别值得关注. 1,

线程组 在使用jmeter性能测试时,我们都得先添加个线程组,右键testplan-->添加-->Threads-->线程组.在线程组下执行. 问题:为了能够让jmeter在做性能测试的时候,能够像loadrunner场景设置中逐渐增加并发数,且逐渐减少并发用户数,在不同的并发用户数下,测试系统各个指标的变化.我们使用jmeter插件jp@gc - Stepping Thread Group 使用插件需要下载 JMeterPlugins-0.5.1.zip  下载地址:https://j

一.Windows非家庭版 第1步:按Win+R键调出运行对话框,输入命令“gpedit.msc”,按回车键启动组策略编辑器. 第2步:依次定位到“计算机配置→管理模板→Windows组件→Windows Update”. 第3步:在右侧窗格中找到“Turn off the upgrade to the latest version of Windows through Windows Update”项,双击打开它,将其设置为“已启用”. 重启电脑使这项修改生效,就不会再收到任何升级到Windo

config.yaml存储zabbix的信息(主要包括zabbix server的url .请求头部.登陆的用户名密码) Zabbix_Config: zabbix_url: http://192.168.1.179/zabbix/api_jsonrpc.php zabbix_header: {"Content-Type": "application/json"} zabbix_user: Admin zabbix_pass: zabbix auth.py文件,主要