劉小澤寫于19.2.16
今天內(nèi)容比較簡單，易上手：看看如何作圖評價定量結(jié)果
使用Trinity組裝轉(zhuǎn)錄本，并定量后斩松，有了基因或者轉(zhuǎn)錄本的表達(dá)量矩陣，先不用著急去做差異分析觉既，可以先檢查下數(shù)據(jù)惧盹，例如：組內(nèi)生物學(xué)重復(fù)間相關(guān)性是不是高于組間重復(fù)，計算基因間的相關(guān)性瞪讼，樣本熱圖钧椰、基因熱圖、PCA分析
其實有了表達(dá)矩陣符欠，自己用代碼做也是可以的嫡霞，PtR這個程序就是使用更方便而已
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生物學(xué)重復(fù)之間比較
$TRINITY_HOME/Analysis/DifferentialExpression/PtR \ -m Trinity_trans.counts.matrix -s samples.txt \ --log2 --compare_replicates結(jié)果每個組生成一個pdf文件，每個pdf文件中有四張圖片
第一張：Counts of reads mapping to transcripts
第二張：Pairwise scatter plot of log2(read counts) per transcript
第三張：Pairwise MA plots
第四張：Pearson correlation between log2(replicate counts)
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比較所有樣本中各個重復(fù)的相關(guān)性希柿，就是進(jìn)行聚類分析
$TRINITY_HOME/Analysis/DifferentialExpression/PtR \ -m Trinity_trans.counts.matrix -s samples.txt \ --log2 --sample_cor_matrix結(jié)果生成：Trinity_trans.counts.matrix.log2.sample_cor_matrix.pdf
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PCA
$TRINITY_HOME/Analysis/DifferentialExpression/PtR\ -m Trinity_trans.counts.matrix -s samples.txt\ --log2 --CPM --prin_comp 3著重看下重復(fù)是不是按照樣本聚在一起诊沪，如果看到按照測序時間或其他因素聚在一起养筒，那么就可能存在批次效應(yīng)，應(yīng)該進(jìn)行去除
