做转录组分析时，我们通常会筛选差异表达基因进而对这些差异表达基因进行功能富集分析（下面简称常规富集分析）。不知道大家有没有遇到过以下情况：差异基因少而富集不出来感兴趣或相关的功能/通路，或者差异表达基因虽然很多，但是没有富集到感兴趣的通路或者GO功能？此时，可以试试GSEA分析。那么问题来了，GSEA是什么？全名Gene Set Enrichment Analysis，也就是基因集富集分析！GSE... 阅 读 全 部 >
在某一项研究中，我们通过转录组或者蛋白组学研究了干预组和对照组的表达谱，获得了数千个基因的变化信息，如何从这些表达谱中发掘有用的信息？初步的生物信息分析可能已经给我们提供了它们之间的差异倍数，P值等等。接下来我们可以使用在线工具对基因表达的分布进行分析。这里提供一个最近更新的简单又快捷，不需要安装软件的在线分析工具：WEB-based GEne SeT AnaLysis Toolkit。...阅读... 阅 读 全 部 >
各位医学方的朋友，大家好，我们你们的老朋友Flyman，时隔许久，今天我们又和大家见面了。今天我们和大家分享一下大家司空见惯的话题基因通路富集分析。谈到富集分析，大家首先会想到Y叔叔写的神包clusterprofiler，几行代码轻松搞定，目前主流的富集分析的算法寻找相关通路本质就是一个超几何分布，那我们今天剖析的GSEA算法则和超几何分布是略有不同。GSEA全称是 gene-set enrich... 阅 读 全 部 >
常规分析找不到差异基因？GSEA分析了解一下在上一期中，我们云平台的生信工程师为大家带来了一款强大的分析工具GSEA，很多老师觉得那篇稿子三分钟绘制一张优美的GSEA图 | 云平台看完后仍然意犹未尽。不过大家请不要着急，今天会带领大家对一些概念重新温习一遍。在引出今天的主角GSEA分析之前，我们先来谈一谈大家在挖掘转录组数据中，可能会遇到的一些共性问题——差异分析拿到了一大堆基因无从下手...阅读... 阅 读 全 部 >
为什么pathway富集分析结果没有我感兴趣的通路？GO和KEGG富集分析使用差异基因（上调基因，下调基因，或者上下调合起来的基因）作为输入，使用超几何分布等算法计算显著富集的GO term或者通路，然而，在实际数据处理中，这种使用p值和fold change进行一刀切获得差异基因，然后进行富集分析的分析方法，往往富集不到我们感兴趣的结果。这时，可以试试基因集富集分析（Gene set ...阅读... 阅 读 全 部 >
之前使用clusterProfiler包进行GSEA富集，得到的标准的GSEA富集结果图中只展示基因集的ES排序，但在图中不能标注基因，一直令我比较头秃。但最近看到一个R包GseaVis，刚好可以和clusterProfiler互补，使之能轻松在GSEA标准图上标注候选基因，同时也支持点阵图样式，非常简单！今天就来用用看！#部分所需R包安装与载入：devtools::install_github(... 阅 读 全 部 >
GSEA（Gene Set Enrichment Analysis）即基因集富集分析，该方法最早于2005年由Broad Institute研究所发表在PNAS杂志上，并提供了对应的分析软件GSEA和一个基因集数据库，截止到当前已被引用3万多次。通过KEGG、GO富集分析，我们能够获取差异基因显著富集的通路和功能，及其对表型变化的潜在作用。但无法帮助我们知晓某条通路下差异基因的总体变化趋...阅读... 阅 读 全 部 >
背景介绍写论文画图的时候小提琴图，热图，箱线图，画来画去都长得差不多，是不是觉得很烦恼？今天小编为大家介绍一个可以让科研论文统计绘图颜值提升好几个level的R包：ggstatsplot。ggstatsplot是ggplot2的扩展，用于绘制带有统计检验信息的图形。ggstatsplot采用典型的探索性数据分析工作流，将数据可视化和统计建模作为两个不同的阶段；可视化为建模提供依据...阅读全文&g... 阅 读 全 部 >
家好，这是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。本期，我们讲讲甲基化RNA免疫共沉淀(MeRIP-seq/m6A-seq)实验怎么做，从技术原理、建库测序流程、信息分析流程和研究套路等四方面详细介绍。一、甲基化RNA免疫共沉淀(MeRIP-seq/m6A-seq)测序技术原理表观转录组指RNA序列不发生改变的情况下，由RNA上的化学修饰调节基因表达的现象。胞内RNA的...阅读全文>... 阅 读 全 部 >
很多小伙伴拿到转录组结果，都会有一个大大的疑问，明明上一步已经计算了FPKM了，为什么差异分析还是用readcount来做，我想用FPKM行不行？这里，郑重地回答你：不可以且没必要！你熟悉的DESeq，DESeq2和EdgeR都表示不同意！他们都只认readcount！首先，先让你和老朋友FPKM再重新熟悉一下：由于不同样品过滤后获得的数据量是不可能完全一致的，不同基因长...阅读全文>&g... 阅 读 全 部 >