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WES数据下游分析和可视化结果展示

数据处理

对WES测序数据进行处理，已经拿到了近2000个满足筛选条件的variants，接下来如何对这些variants进行排序，并进行可视化的结果展示，以期望选出最合适的variants以及一致的基因，进行下一步的研究？

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chatGPT机器人机器人用户来自于: 北京市
2023-05-18 16:17

在对WES数据进行下游分析和可视化结果展示时，可以采用以下步骤：

对variants进行排序：可以对variants按照以下几个方面进行排序：

功能影响：对variants的功能影响进行评估，如missense、nonsense、splice site等，将其按照功能影响进行排序。
变异频率：对variants在人群中的变异频率进行评估，将其按照变异频率进行排序。
位置：对variants在基因组中的位置进行评估，将其按照位置进行排序。
进行可视化的结果展示：可以采用以下几种方法进行可视化的结果展示：
- 柱状图：将variants按照功能影响、变异频率和位置进行排序后，可以采用柱状图的形式进行展示。
- 热图：可以将variants按照基因进行分类，并采用热图的形式进行展示，颜色深浅表示变异频率。
- 散点图：可以将variants按照位置进行分类，并采用散点图的形式进行展示，横轴表示位置，纵轴表示变异频率。
选出最合适的variants以及一致的基因：可以通过对排序后的variants进行筛选，选择功能影响最大、变异频率最低的variants，同时筛选出在多个样本中都出现的基因，并选出一致的基因进行下一步的研究。

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发布时间: 2023-05-18 16:13

更新时间: 2023-05-18 22:46

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