2024-03-04 13:49:36
R语言中如何采用Pearson法筛选DEGs?假如样本分为两组:实验组1234(n=4),对照组5678(n=4);数据为基因芯片数据,已进行normalized。那么,我应该对一个基因A的实验组和对照组进行Pearson corelation analysis,如果得到的PCC>0.9,则此基因为DEG。问题1:以上思路是否有误?问题2:实验室和对照组各有4个样本,我应该选择哪两个样本进行pearson分析?问题3:用R语言,应该用哪个package?是否有专门用于基因芯片的pearson分析的R包?还是直接用cor.test(a,b,method="pearson")就可以?求大神解答,如果能分享一下R代码就更好了!谢谢大神! |
问题1: 为什么不直接用t-test? PCC>0.9 说明基因A在实验组和对照组的表达很相近,怎么会是DEG呢? 问题2:选择两个样本进行pearson,是要看样本之间整体的基因表达相似度吗?问题3:cor.test就可以extra confusion about your questions. |
根据你提供的文献描述,是先进行了差异表达分析,然后进行了Co-expression network 分析。既然你已经做了差异表达了,下面用差异基因做共表达就可以了,用所有涉及的样本。 |
|
|
提问时间: | 2024-03-04 |
浏览量: | 4062 |
最近回答: | 2024-03-04 |