(Acest articol a fost publicat pentru prima dată pe R – Myscapeși cu amabilitate a contribuit la R-bloggeri). (Puteți raporta problema legată de conținutul acestei pagini aici)
Doriți să vă distribuiți conținutul pe R-bloggeri? dați clic aici dacă aveți un blog, sau aici dacă nu aveți.
Prezentare generală
Cel mai simplu mod de a utiliza online aplicațiile freeCount R Shiny este prin Posit Connect Cloud, care este o platformă online care simplifică implementarea aplicațiilor de date și a documentelor.
freeCount
Cadrul de analiză freeCount oferă un set modular de instrumente și tutoriale pentru o abordare structurată a analizei datelor de numărare biologică. Utilizatorii sunt ghidați prin abordări comune de evaluare, procesare și analiză a datelor.
Diferitele instrumente de analiză disponibile în prezent includ:
- Analiza expresiei diferențiale (DE) – DA
- Analiza rețelei – N / A
- Analiza functionala – FA
- Setare operațiuni – AŞA
Pași
Următorii pași vă vor ghida prin cum să rulați aplicațiile freeCount online folosind Posit Connect Cloud.
- Navigați la https://connect.posit.cloud/elizabethbrooks?search=freeCount
- Selectați aplicația pe care doriți să o rulați
Așteaptă pentru ca aplicația să se lanseze.
Făcut! Acum puteți efectua analiza selectată.
Pasul 1
Navigați la https://connect.posit.cloud/elizabethbrooks?search=freeCount
Pasul 2
Selectați aplicația pe care doriți să o rulați și faceți clic pe numele sau pe imagine pentru a o deschide.
Așteaptă…
Așteptați ca proiectul să fie implementat în spațiul dvs. de lucru Posit Cloud.
Făcut!
Acum puteți efectua analiza selectată.
Tutoriale de analiză
Aplicațiile freeCount oferă un set de instrumente comune pentru analiza datelor biologice, inclusiv expresia diferențială și analiza rețelei. Avem disponibile tutoriale pentru a ghida utilizatorii printr-o abordare de analiză structurată:
- Analiza expresiei diferențiale (DE) este utilizată pentru a identifica genele care conduc modelele de variație asociate cu grupuri de probe.
- Analiza funcțională a rezultatelor DE este utilă pentru determinarea funcțiilor genelor DE. Genele pot avea mai multe adnotări funcționale, așa că trebuie să stabilim care dintre ele sunt importante.
- Analiza rețelei de co-expresie genetică ponderată (WGCNA) este utilizată pentru a investiga funcția genelor la nivel de sistem. Într-o analiză de rețea, genele cu modele similare de expresie sunt grupate împreună în module.
- Analiza funcțională a rezultatelor rețelei este utilă pentru determinarea funcțiilor unui set de gene interesante. Aceste seturi de gene pot fi liste de gene produse din diferite analize, inclusiv WGCNA.
- Operațiunile de setare folosind diagrame Venn sunt în general foarte utile pentru compararea listelor de lucruri. Operațiile de set sunt, de asemenea, o modalitate bună de a identifica gene unice sau partajate în seturi de rezultate ale analizei.
