RNAseq解析ワークフロー 『iDEP』を解読
iDEPはRNAseqデータの解析ウェブツールとして広く使われるようになった。オープンソースであり、背部のRスクリプトやウェブ上で進めた解析結果を再現するためのRコードも取得できるので、自身のローカル環境で再現することも可能である。 iDEPの背部のコマンドを理解すれば、RNAseq解析におけるデータの扱い、処理の考え方がわかるようになる。 この本ではiDEP v0.96のソースコードを嚙み砕いて紹介する。(実際のソースコードは解析の1つ1つをfunction化しているが、1つのfunctionの中に長文で書かれているものもあり、解説しづらいのでfunction化せずに進める。) ※ 解析に必要なパッケージのインストールについては解説していません。エラーメッセージに応じて適宜インストールしてください。 iDEP自体は無償で公開されているものですので、その解説も無償で公開しますが、追加情報については有料ページとさせて頂きました。 ・23年8月 iDEPでのエンリッチメント解析結果からplotを作る例を追加しました。 ・24年1月 さらに深堀りしたエンリッチメント解析の計算スクリプトについては有料ページとさせていただきました。
Chapters
iDEP データベース
Load Data
Pre-process
Pathway database
Heatmapとサンプルの階層的クラスタリング
K-Meansで遺伝子をクラスタリング
PCA MDS tSNEでサンプル間のばらつきを可視化
PCA固有ベクトルのエンリッチメント解析
DEG - DESeq2で2群間比較 -
DEG - limma-voom, limma-trendで2群間比較 -
DEGの可視化
DEGの可視化2
DEG - DESeq2 説明変数が2つ以上 -
DEGのエンリッチメント解析
DEGのエンリッチメント解析 - フィッシャーの正確確率検定で再現 -
Pathway解析 - GAGE -
GAGEの計算スクリプト
Pathway解析 - GSEA -
GSEAの計算スクリプト
Pathway解析 - PGSEA -
Pathway解析 - ReactomePA -
エンリッチされたpathwayの類似度
エンリッチメント解析結果のplot①
エンリッチメント解析結果のplot② - GSEA -
エンリッチメント解析結果のplot③
iDEPをローカル環境で動かす
巻末コメント
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Topics
- 公開
- 本文更新
- NEW
- 文章量
- 約216,931字
- 価格
- 500円