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摘要: SUPPA是一款通过转录本定量来获取可变剪切定量结果的软件。转录本的定量方式有很多,例如count,FPKM, TPM等,作者建议使用TPM,因为先均一化了基因的长度,然后均一化了测序的深度。同时建议使用salmon软件进行定量 软件的下载与安装 首先下载salmon二进制版本 wget https 阅读全文
posted @ 2019-07-01 14:09 raisok 阅读(4462) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 数据格式如下: a b c d e 1 2 3 4 5 使用select过滤不要的列 df[,-which(names(df)%in%c("a","b")] subset(df,select=-c(a,b)) 使用select选择想要的列 df[ , c("x","y")] subset(df, select=c(x,y)) 阅读全文
posted @ 2019-06-26 14:25 raisok 阅读(8722) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 参考博客: "https://blog.csdn.net/weixin_43569478/article/details/83745105" 需要创建一个cls文件 cls文件格式 第一行的三个数字分别表示10个样本,2个分组,总是设置为1 第二行为组的名称 第三行为组的重复个数,也就是每个组有几个 阅读全文
posted @ 2019-06-18 17:40 raisok 阅读(2009) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 软件的下载 wget http://ccb.jhu.edu/software/stringtie/dl/stringtie-1.3.6.Linux_x86_64.tar.gz tar zxvf stringtie-1.3.6.Linux_x86_64.tar.gz StringTie 使用说明:新版 阅读全文
posted @ 2019-06-18 17:23 raisok 阅读(1727) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: GSVA的简介 Gene Set Variation Analysis,被称为基因集变异分析,是一种非参数的无监督分析方法,主要用来评估芯片核转录组的基因集富集结果。主要是通过将基因在不同样品间的表达量矩阵转化成基因集在样品间的表达量矩阵,从而来评估不同的代谢通路在不同样品间是否富集。其实就是研究这 阅读全文
posted @ 2019-06-17 13:48 raisok 阅读(25418) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 参考地址: https://www.biostars.org/p/56246/ -q INT only include reads with mapping quality >= INT [0] Like for getting the unique reads (a single read mapping at one best position) 命令如下,也有文献报告使用的-q... 阅读全文
posted @ 2019-06-13 15:36 raisok 阅读(1542) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 使用miniconda3进行安装 输入下面的代码进行测试 关闭warning信息使用下面的代码,不然会出现一些warning信息 阅读全文
posted @ 2019-06-13 08:40 raisok 阅读(2619) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 输入数据格式 pathway = read.table("kegg.result",header=T,sep="\t") pp = ggplot(pathway,aes(richFactor,Pathway)) Pathwy是ID,richFactor是富集的基因数目除以背景的基因数目 改变点的大小 阅读全文
posted @ 2019-06-13 08:37 raisok 阅读(3609) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 去掉某一列重复的行 index <- duplicated(a[,2]) a[!index,] 去掉重复的行用unique unique(a) 阅读全文
posted @ 2019-06-13 08:12 raisok 阅读(159) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: color <- c("#E41A1C","#377EB8","#FDB462") color_transparent <- adjustcolor(color, alpha.f = 0.2) color_transparent1 <- adjustcolor(color, alpha.f = 1) 阅读全文
posted @ 2019-06-12 16:27 raisok 阅读(308) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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