⑴ GEO挖掘實戰二、差異分析及富集分析
「生信技能樹」三陰性乳腺癌表達矩陣探索 系列筆記
GEO挖掘實戰一、初步探索數據 -
GEO挖掘實戰二、差異分析及富集分析 -
GEO挖掘實戰三、GSVA -
GEO挖掘實戰四、TNBC相關探索 -
晶元數據的差異分析一般使用limma包
之前學習RNA-seq轉錄組學習時，對富集分析的概念與滾掘坦流程有過一定的了散段解。主要分為ORF與GESA兩類，都可大桐用clusterProfiler包完成。在曾老師的視頻中後者是使用了MsigDB的數據集進行分析的。
- RNA-seq學習：No.5富集分析--ORF過表達 -
- RNA-seq學習：No.6富集分析--GESA -
主要需要上下調基因的ENTREZID
需要准備genelist數值型字元串，即為logFC值，從大到小排列；並以ENTREZID/SYMBOL命名。