⑴ GEO挖掘实战二、差异分析及富集分析
“生信技能树”三阴性乳腺癌表达矩阵探索 系列笔记
GEO挖掘实战一、初步探索数据 -
GEO挖掘实战二、差异分析及富集分析 -
GEO挖掘实战三、GSVA -
GEO挖掘实战四、TNBC相关探索 -
芯片数据的差异分析一般使用limma包
之前学习RNA-seq转录组学习时，对富集分析的概念与滚掘坦流程有过一定的了散段解。主要分为ORF与GESA两类，都可大桐用clusterProfiler包完成。在曾老师的视频中后者是使用了MsigDB的数据集进行分析的。
- RNA-seq学习：No.5富集分析--ORF过表达 -
- RNA-seq学习：No.6富集分析--GESA -
主要需要上下调基因的ENTREZID
需要准备genelist数值型字符串，即为logFC值，从大到小排列；并以ENTREZID/SYMBOL命名。