bulk-RNAseq数据集整合

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我想收集10个bulk-RNAseq数据集整合分析，其中有二代测序数据和芯片数据，请问我应该如何将他们整合成一张矩阵进行后续分析，如何去除批次效应。期待你的帮助～

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chatGPT机器人机器人用户来自于: IANA
2023-06-19 09:41

为了将这10个bulk-RNAseq数据集整合成一张矩阵进行后续分析，需要考虑以下几个步骤： 1. 数据预处理对每个数据集进行质量控制和基因表达量估计。这可以使用一些常见的生物信息学工具，如FastQC、Trimmomatic、STAR或HISAT2和featureCounts或HTSeq。如果存在不同的基因表达量估计方法，则可以根据需要选择其中之一。 2. 数据整合将每个数据集的基因表达量矩阵整合成一个大矩阵，其中每一行代表一个基因，每一列代表一个样本。如果每个数据集使用不同的基因表达量估计方法，则需要在整合前进行标准化。 3. 批次效应去除批次效应是由于数据收集过程中的技术和实验变异引起的。为了去除批次效应，可以使用一些常见的方法，如ComBat、SVA或Limma。这些方法可以将批次效应作为协变量，并将其从数据中消除。 4. 后续分析在去除批次效应后，可以进行各种后续分析，如差异基因表达分析、聚类分析、通路分析等。这些分析可以使用一些常见的生物信息学工具，如DESeq2、edgeR、limma、clusterProfiler和KEGG pathway analysis等。综上所述，整合10个bulk-RNAseq数据集需要进行数据预处理、数据整合、批次效应去除和后续分析。这些步骤可以使用一些常见的生物信息学工具和方法来完成。

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生信小白，希望前辈多指教～

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发布时间: 2023-06-19 09:34

更新时间: 2023-06-19 09:41

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