RNA-seqRNA-seq生物信息学:研一

一个碉堡了的GEO和RNA-seq数据分析神器

2019-01-16  本文已影响14人  医科研

不是每位小伙伴都有时间精力去学R语言,摸索软件包,代码。幸运的是,其实早已有大佬们开发出友好的软件,甚至是在线工具,方便无生物信息背景的小伙伴们用以挖掘数据。
咱先看看神器长啥样:


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看了这个界面,咱大概能猜测一下具备哪些功能,分析基因表达数据,Raw RNA-seq数据,多个基因表达数据的Meta分析,那些让不少小伙伴们为难的事,似乎它都能做到。
具体的来看。

下面还是跟着白介素2同学点击点击再点击来轻轻松松的完成一次数据分析吧.
首先要准备好一份自己的数据(其实就是个表达矩阵的数据),格式如下(第一二行分组按自己需求):


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然后上传,点击submit,稍后几秒钟(亲测),就可以检查质控图:


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甚至PCA图,等等在常规数据分析中可见的质控图形。(不多列出,总之是很美的hh)
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接下来再经过标准化,设置阈值,差异表达分析等几个简单的点击,就能得到差异分析的所有结果,甚至是富集分析,GSEA的结果也都净收眼底。以下大概展示下有哪些结果:
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可以看到左侧是分析步骤,之前白介素2同学就是这样一步步点下来的,不用动脑哦,咱们来看下有哪些结果:
美死人不偿命的火山图(可直接下载的)


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那些年折磨白介素2同学的火山图(可根据自己喜好随意定制,已经很美了),当然啦也是可以直接下载的,反正小编同学已经够喜欢了。实在不喜欢还可以导出结果自己去画。
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还有GSEA,功能富集分析情况:
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甚至还有超酷的三维PCA图像(供直接下载)
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有同学可能会担心它的权威性,白介素2同学总结一下这个碉堡了的神器是何方神圣:
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NetworkAnalyst围绕该工具,是4篇高质量文章的集合体,分别包括2篇Nucleic AcidResearch, 1篇Bioinformatics,以及最近的一篇Nature Protocols。 image.png
更重要的是该平台还在不断的更新,最近的一次更新在2018年12月18日,可以称得上是业界良心了。相信看完这些之后,于是咱们可以确认小伙伴们当然可以放心大胆的使用啦。

这么好的工具,你还不收藏起来吗?(小编同学只做了一步演示,其它可自行查阅网站提供的详细教程)附上网址:

https://www.networkanalyst.ca/faces/home.xhtml

题外话

顺便说句题外话,最近不少白介素2同学的小伙伴多次咨询我说要学R语言,学数据挖掘,但自己又没有时间去积累,想着快速发文章。想发文章的心情可以理解,但是学习这些东西不是一蹴而就的,小编同学虽然现在具备一定的数据分析能力,确实是因机缘巧合,所幸有导师指路,也经历过较长时间的积累,这才算是步入了菜鸟的一员,往后还需不断坚持。

有一点小编同学不会忘记,就是之所以接触R,数据库挖掘是为了应用这样的工具辅助解决自己的科研问题,不是什么为了做而做,我清楚的知道会做些简单的数据分析一点也不值得骄傲(因为有专业人士做的更好),真正值得骄傲的是结合自己的专业以独特的视角,巧妙的利用工具,解决自己的科研问题。自己最擅长的仍然是自己的专业,分工协作产生效能仍然是现代社会的基石。

不管黑猫白猫,抓到老鼠就是好猫。

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