1樓:匿名使用者
無生物學重複 ebseq edger哪個比來較好基因差異表源達分析 cummerbund 和deseq,edger,limma的區別是什麼
差異表達基因分析是根據表型協變數(分類變數)鑑定組間差異表達,它屬於監督性分類的一種。在鑑定差異表達基因以前,一般需要對錶達值實施非特異性過濾(在機器學習框架下屬於非監督性分類),因為適當的非特異性過濾可以提高差異表達基因的檢出率、甚至是功效。r分析差異表達基因的library有很多,但目前運用最廣泛的bioconductor包是limma。
鑑定差異表達基因是表達譜晶片分析pipeline中必須的分析步驟。差異表達基因分析是根據表型協變數(分類變數)鑑定組間差異表達,它屬於監督性分類的一種。在鑑定差異表達基因以前,一般需要對錶達值實施非特異性過濾(在機器學習框架下屬於非監督性分類),因為適當的非特異性過濾可以提高差異表達基因的檢出率、甚至是功效。
r分析差異表達基因的library有很多,但目前運用最廣泛的bioconductor包是limma。
基因差異表達分析 cummerbund 和deseq,edger,limma的區別是什麼
2樓:
差異表達基因分析是根據表型協變數(分類變數)鑑定組間差異表達,它屬於監督性分類的一種。在鑑定差異表達基因以前,一般需要對錶達值實施非特異性過濾(在機器學習框架下屬於非監督性分類),因為適當的非特異性過濾可以提高差異表達基因的檢出率、甚至是。r分析差異表達基因的library有很多,但目前運用最廣泛的bioconductor包是limma。
鑑定差異表達基因是表達譜晶片分析pipeline中必須的分析步驟。差異表達基因分析是根據表型協變數(分類變數)鑑定組間差異表達,它屬於監督性分類的一種。在鑑定差異表達基因以前,一般需要對錶達值實施非特異性過濾(在機器學習框架下屬於非監督性分類),因為適當的非特異性過濾可以提高差異表達基因的檢出率、甚至是。
r分析差異表達基因的library有很多,但目前運用最廣泛的bioconductor包是limma。
如何根據rpkm值求差異表達基因
3樓:匿名使用者
t檢驗會出現比較對的假陽性,可以用fdr校正一下。如果沒有生物學重複的話,建議用degseq。
也可以用edger包。read counts 需要聯絡給你做測序的公司,讓他們提供一下。如果有伺服器的話,亦可以自己跑一遍,不過比較費時間。
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