R语言PAM基因（r语言基因id转symbol）
摘要：
本篇目录：1、R语言初学笔记:差异表达基因2、r语言在生态学的应用... 本篇目录：
R语言初学笔记:差异表达基因
1、经过表达定量后，我们已经得到了基因的表达量矩阵，差异表达分析通常是RNA-seq分析的第一步。差异基因表达分析通常都是在R中，常用的有DESeq2，edgeR，limma等几种，这次主要介绍用DESeq2来进行差异表达分析。
2、火山图可反映总体基因的表达情况，横坐标代表log2（Fold Change），纵坐标表示-log10（P值），每个点代表一个基因，颜色用以区分基因是否差异表达，图中橙色的点代表差异表达基因，蓝色的点代表没有差异表达的基因。
3、“down”为下调，“none”为非差异基因。接下来通过该示例文件，展示使用R语言绘制差异基因表达“对称散点图”过程。首先对数据做一些预处理。
4、首先根据上一节的结果，按p0.05且abs(logFC)1作为筛选标准取差异表达基因。用Y叔的 clusterProfiler 包进行富集分析。加universe后报错，强制类型转换错误。
r语言在生态学的应用
1、在R中，所有的相似测度方阵可以转化为相异测度方阵，距离方阵(R里面属于dist类对象)对角线的值(每个对象与自身的距离)均为0 定量的物种数据通常需要使用非对称的距离测度。
2、这最后一部分不是很重要，最重要的就是前面的标准化和中心化的处理方法。《数量生态学：R语言的应用》的第二章到这里就全部结束了。请期待下一期内容。
3、多样性指数是用来评估生物多样性的指标，常用于生态学和环境科学领域。计算多样性指数的方法有很多种，可以使用多种软件进行计算。
4、其中，R语言是一种开源的统计分析软件，拥有丰富的生态学统计分析包（如vegan包）和数据可视化工具，可以方便地进行多样性指数的计算和可视化。
5、而作为生态学专业的日常学习课程，也还是相当繁琐的。
6、培养要求：生态学专业学生主要学习生态学方面的基础理论、基本知识，受到基础研究和应用基础研究的科学思维和科学实验训练，具有较好的科学素养，掌握现代生态学理论和计算机模拟等实验技能，初步具备教学、研究、开发和管理能力。
R语言DESeq2基因差异表达分析
1、经过表达定量后，我们已经得到了基因的表达量矩阵，差异表达分析通常是RNA-seq分析的第一步。差异基因表达分析通常都是在R中，常用的有DESeq2，edgeR，limma等几种，这次主要介绍用DESeq2来进行差异表达分析。
2、计算差异基因 数据可视化 火山图 加载包 上步骤得到了差异基因，赋值给一个新的参数。之所以这么干，是因为我这边是两个分开写的脚本。
3、在shell下写R语言脚本 vim DESeqR ；运行脚本 Rscript DESeqR。 或者进入R，分别执行每行的命令 导出SY14_VSBY474csv所有基因的表格，可用于GSEA差异分析 导出SY14_up.csv，可用于GO、KEGG通路分析。
4、DESeqDataSet 是 DESeq2 流程中储存read counts和中间统计分析数据的对象，之后的分析都建立在该对象之上进行。
5、DESeq2 差异分析 速度慢 ，得到的基因数目比较少， 假阴性高 （实际差异结果不差异）。 需要注意的是制作分组信息的因子向量是，因子水平的前后顺序，在R的很多模型中， 默认将因子向量的第一个水平看作对照组 。
到此，以上就是小编对于r语言基因id转symbol的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
