关于tophat2 + cufflinks 得到的差异基因和featureCounts差异基因数目相差太大原因

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关于tophat2 + cufflinks 得到的差异基因和featureCounts差异基因数目相差太大原因

差异基因软件比较

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孟浩巍超级管理员用户来自于: 北京市
2018-09-08 21:01

我建议： cuffdiff结果里面满足下面3个条件的算显著基因： 1. sample1 FPKM 或者 sample2 FPKM至少有1个大于1； 2. log2foldchange 的绝对值大于1； 3. qvalue < 0.05; DESeq2 或者 edgeR的结果中满足下面3个条件算显著基因； 1. sample1 read count 或者 sample2 read count至少有1个大于10条； 2. log2foldchange 的绝对值大于1； 3. qvalue < 0.05; 然后把这两个gene list做overlap再做比较。

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qliu 初级会员用户来自于: 华中农业大学
2018-09-08 20:57

图中mut开头的表示我用sujunc+featureCounts+DESeq2得到的差异基因，zsl表示我用cuffdiff得到的差异基因，请问为啥和cufflinks的结果差别这么大呢，谢谢了 [attach]167[/attach] 我之前比较过不用的比对软件得到bam然后再用reads得到差异基因（不是本组数据结果），他们几乎没什么差别，详细见， [attach]168[/attach] [attach]169[/attach] 后者比较我之前记的笔记 [url=https://www.jianshu.com/p/aa7e019ca8a3]不同比对软件和HTseq+featureCounts之间的比较[/url]

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: qliu 初级会员
这家伙很懒，还没有设置简介

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发布时间: 2018-09-08 20:49

更新时间: 2018-09-08 21:01

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