眾所周知,差異表達基因篩選是轉錄組測序分析的核心基礎。通常測序公司完成的標準分析只包含了有限的樣品組合和參數選擇,完全不能滿(mǎn)足數據深度挖掘的需求?;诖?,百邁客云平臺急您之所急,開(kāi)發(fā)了功能強大且操作簡(jiǎn)單的差異表達基因篩選分析功能。
情景一:自定義篩選兩組樣品間的差異表達基因
新增差異分組,調整FC(Fold Change)及FDR(False Discovery Rate,錯誤發(fā)現率)篩選差異表達顯著(zhù)的基因。
操作步驟:
登錄百邁客云(www.biocloud.net)——我的項目——進(jìn)入相應項目【報告】——差異基因挖掘——差異表達基因集查詢(xún)——添加差異分組、自定義軟件、自定義參數(FDR(或者p-value)、FC、添加對照組及實(shí)驗組)——【添加】——【確定】。

是的,就是如此簡(jiǎn)單,so easy~~
差異基因挖掘中提供了兩個(gè)軟件:DESeq1_EBSeq和DESeq2_EBSeq,DESeq和EBSeq分別用于有生物學(xué)、無(wú)生物學(xué)重復分析。另外,DESeq2[1]是DESeq的升級版,DESeq2在DESeq基礎上升級成“shrinkage estimation”算法計算基因的count值,從而得到更準確差異基因結果。在這里,小編給予的參數選擇為DESeq2_EBSeq。
情景二:篩選特定差異分組中只上調或只下調差異表達基因
單獨分析只上調或只下調的基因,并繪制GO分類(lèi)圖、COG分類(lèi)圖、表達量聚類(lèi)熱圖、GO和KEGG富集圖等,闡明關(guān)鍵基因作用機理。
操作步驟:
登錄百邁客云(www.biocloud.net)——進(jìn)入相應項目【報告】——差異基因挖掘—差異表達基因集查詢(xún)——點(diǎn)擊相應差異分組并選擇“只上調/只下調”,最后點(diǎn)擊“提交”。
依然是so easy~~

情景三:差異表達基因集維恩圖
篩選不同組合間共有及特異表達基因集合,通過(guò)GO分類(lèi)、KEGG通路等分析解析其特異或共有性狀,闡明不同組合間異同的作用機理。

操作步驟:
登錄百邁客云(www.biocloud.net)——進(jìn)入相應項目【報告】——差異基因挖掘——差異表達基因集維恩圖,選擇差異分組后點(diǎn)擊“提交”。當然,也可以針對只上調或者只下調的基因繪制維恩圖。
easy、easy、so easy~~

通過(guò)差異表達基因篩選分析123,鑒定到關(guān)鍵基因后,可進(jìn)一步使用百邁客云進(jìn)行GO分類(lèi)分析、 KEGG富集分析等分析(想要復習具體方法戳這里噢~~)并一鍵繪制美圖,從而闡明不同組合間異同的作用機理。


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