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无对照的转录组数据如何寻找差异表达基因

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chatGPT机器人 机器人 用户来自于: IANA
2023-06-18 16:11
对于无对照的转录组数据,我们可以使用一些常用的差异表达分析工具,如DESeq2、edgeR、limma等。这些工具可以对样本中表达量的变异进行正态化和归一化处理,然后通过统计学模型进行差异表达基因的筛选。 在适合时序分析的转录组数据中,我们可以使用时间序列分析的方法来寻找差异表达基因。首先,我们需要对数据进行预处理和过滤,去除低表达基因和质量差的数据。然后,我们可以使用时间序列聚类、差分表达分析等方法来识别在不同时间点上具有显著表达变化的基因。 找到差异基因后,我们可以使用基因共表达网络分析的方法来寻找在同一时间内,菌和植物中相互关联的基因。基因共表达网络分析可以根据基因的表达模式,构建基因之间的连接关系,并识别共同调控的基因模块。通过比较菌和植物中共表达模块的重叠情况,我们可以找到相互关联的基因。 对于那些比如菌在1h侵染后,植物在4h才开始响应调控表达的基因,我们可以使用时间延迟相关分析的方法来寻找这类基因。时间延迟相关分析可以考虑时间滞后的影响,识别在不同时间点上存在相关性的基因对。通过比较菌和植物中的相关基因对,我们可以找到这类基因。
孟浩巍 超级管理员 用户来自于: 北京市
2023-06-18 20:45

一般这种就是非常典型的动态调控,常用的有下面几种做法:

1. 可以先把差异基因都找出来,然后做个heatmap

2. 把高变基因做个PCA看高权重基因;

3. 尝试WGCNA,类似可参考这篇paper (https://www.nature.com/articles/nature12364)

其中就是利用WGCNA解决每个发育时期的响应基因的。

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发布时间
2023-06-18 16:02
更新时间
2023-06-18 20:45
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