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R语言分析bulk RNA-seq，PCA主成分分析代码

时间: 2023-07-03 08:32:04 浏览: 493

kallisto-nf:Kallisto和Sleuth RNA-Seq工具的nextflow实现

Kallisto-NF Kallisto和Sleuth RNA-Seq工具的Nextflow实现快速开始确保您已在上一节中列出了所有必需的依赖项。通过运行以下命令来安装Nextflow运行时： $ curl -fsSL get.nextflow.io | bash 完成后，您可以通过输入以下所示的命令来启动管道执行： $ nextflow run cbcrg/kallisto-nf 默认情况下，对提供的示例数据集执行管道。检查下面的“管道参数”部分，以了解如何在程序命令行中输入数据。管道参数 --reads 指定读取的fastq文件的位置。可以使用通常的通配符（*，？）指定多个文件，在这种情况下，请确保参数字符串值用单引号引起来（请参见下面的示例）它必须以.fastq 。参与的任务：Kallisto映射。默认情况下，它设置为Kallisto-NF的位

分析bulk RNA-seq数据可以使用一些常见的生物信息学分析软件和包，比如`DESeq2`，`edgeR`，`limma`等等。以下是一个使用`DESeq2`包进行分析的PCA主成分分析代码示例： ```R # 加载包 library(DESeq2) library(ggplot2) library(ggfortify) # 读入表达矩阵 counts <- read.table("counts.txt", header = TRUE, row.names = 1) # 创建DESeq2对象 dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = counts, colData = coldata, design = ~ condition) # 标准化数据 rld <- rlog(dds, blind = FALSE) # 计算PCA pca <- prcomp(t(assay(rld)), scale. = TRUE) # 绘制PCA图 autoplot(pca, data = coldata, colour = "condition", legend.title = "Condition") ``` 其中，第2行代码加载了`DESeq2`包；第4行代码读入了表达矩阵，需根据实际情况进行修改；第6行代码创建`DESeq2`对象，需要提供样本信息，`~ condition`表示使用`condition`列进行差异分析；第9行代码标准化数据，这里使用了`rlog`函数，也可以使用其他函数，比如`vst`函数；第12行代码计算PCA主成分分析，`scale. = TRUE`表示对数据进行标准化处理；第14行代码绘制PCA图，使用`autoplot`函数，`data`参数表示提供样本信息，`colour`参数表示按照`condition`列进行着色，`legend.title`参数表示设置图例标题。

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