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[software] 用samr包对芯片数据做差异分析

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发表于 2017-3-23 14:41:29 | 显示全部楼层 |阅读模式
原生信菜鸟团
博文http://www.bio-info-trainee.com/1608.html#more-1608
这里是该包的注释软件
https://cran.r-project.org/web/packages/samr/samr.pdf,看着个就好了
大神主要是讲了芯片差异表达,与limma包结果相差不是很大,用那个就足够了。而且感觉limma的处理步骤更易懂,清楚一些

还是总结一下步骤:
1.制作表达矩阵
2.分组信息的制作
3.就可以直接做表达差异分析了。
samr这个函数的很关键啦。好多参数。大家可以在R帮助一下。
然后把大神的程序运行了一遍,结果一样。就酱。
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发表于 2017-5-8 19:32:45 | 显示全部楼层
用SAM进行两类样本间的差异基因寻找-R 包samr
在生物信息学中常常需要进行差异基因的筛选,目前差异基因寻找方法有很多,比如T检验,SAM,FC等,本文将展示,利用SAM 方法进行差异基因的寻找。所用到的R包是:samr
[AppleScript] 纯文本查看 复制代码
rm(list=ls());
setwd("D:\\")
library(samr)
fdrcutoff<-0.05
control<-as.matrix(read.table("Normal.csv",header=F,sep=","));
treat<-as.matrix(read.table("Tumer.csv",header=F,sep=","));
gid<-as.matrix(read.table("Gid.csv",header=F,sep=","));
label<-c(rep(1,15),rep(2,12));
exp<-cbind(control,treat);
samfit<-SAM(exp,label,resp.type="Two class unpaired",geneid=gid,genenames=gid,nperms=1000,logged2=T,fdr.output=fdrcutoff)
####注:fdr.output是一个近似的阈值
siggene.up<-cbind(samfit$siggenes.table$genes.up[,1],samfit$siggenes.table$genes.up[,7]/100);
siggene.down<-cbind(samfit$siggenes.table$genes.lo[,1],samfit$siggenes.table$genes.lo[,7]/100);
sig.up<-siggene.up[siggene.up[,2]<fdrcutoff,1];
sig.down<-siggene.down[siggene.down[,2]<fdrcutoff,1];
sig.all<-c(sig.up,sig.down)
write.table(sig.all,"all_005.txt",sep="\t",row.names=FALSE,col.names=TRUE,quote=FALSE);
write.table(sig.up,"up_005.txt",sep="\t",row.names=FALSE,col.names=TRUE,quote=FALSE);
write.table(sig.down,"down_005.txt",sep="\t",row.names=FALSE,col.names=TRUE,quote=FALSE);

说明:
可修改的参数:
fdrcutoff  代表fdr的阈值,常用 0.01 、0.05 ,值越小,差异基因显著性越好。
Normal.csv、Tumer.csv、Gid.csv 分别指代:正常样本,疾病样本,基因id
label<-c(rep(1,15),rep(2,12)) 这要根据自己的数据修改,比如我正常15个样本,疾病12个样本
all005.txt、up005.txt、down_005.txt 分别指代全部差异基因、差异上调基因、差异下调基因



欢迎关注https://www.jianshu.com/u/4f5e357a6212
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发表于 2017-7-14 22:16:21 | 显示全部楼层
babytong 发表于 2017-5-8 19:32
用SAM进行两类样本间的差异基因寻找-R 包samr
在生物信息学中常常需要进行差异基因的筛选,目前差异基因寻找 ...

请问可以用这个方法来分析RNAseq的FPKM值的差异基因么?
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