tags： Trimmomatic NGS fastq NGS 原始数据过滤对后续分析至关重要，去除一些无用的序列也可以提高后续分析的准确率和效...
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NGS 数据过滤之 Trimmomatic 详细说明
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RNA-seq用hisat2、stringtie、DESeq2分析一、安装软件 1、HISAT2 将reads比对到基因组上 2、StringTie 将比对好的reads进行拼装并预计表达水平 3、SAM to...
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StringTie + DESeq2 进行 RNA-seq 差异基因分析按：RNA-seq 流程非常多样化，每一个步骤可选工具都非常多。我的选择是 StringTie 进行组装取得 read counts 数值，DE...
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Bioconductor做生信分析入门介绍（下）这是我听B站鲮鱼不会飞视频（R与Bioconductor的入门课）里的笔记哦~ 介绍AnnotationHub包 如何下载公共数据并将不同版本的...
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F检验与T检验
为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检定。 什么是统计学意义（P值或...
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转录组差异分析金标准-Limma-voom实战刘小泽写于19.3.11Limma作为差异分析的“金标准”最初是应用在芯片数据分析中，voom的功能是为了RNA-Seq的分析产生的。详细探索一...
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RNA-seq摸索：4. edgeR/limma/DESeq2差异基因分析→ggplot2作火山图→biomaRt转换ID并注释请一定看这里：写下来只是为了记录一些自己的实践，当然如果能对你有所帮助那就更好了，欢迎大家和我交流 差异分析流程: 1 初始数据 2 标准化(n...
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零代码差异表达分析, DESeq,limma,edgeR一网打尽
作为一个生物学家(zha)，差异表达分析似乎是一项必备的技能。然鹅对于一个没有任何编程基础的生物学家，写代码是那么神秘莫测而又遥不可及，让人脑壳...
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学习limma: Linear Models for Microarray and RNA-Seq Data一、简介 limma应用于RNA-seq数据时，read counts被转换为log2-counts-per-million（logCPM）。可...
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ggpubr包学习笔记之轻松修改图形参数简介 越学习包ggpubr越感觉其功能强大，本文主要讲解一下如何修改图形参数，我们知道ggplot2有着十分强大的绘图功能，但是其参数之复杂足以...
专题公告
实用技能
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