R语言处理PCR数据,一步画柱状图、添加显著性标志并实现截断

Python035

R语言处理PCR数据,一步画柱状图、添加显著性标志并实现截断,第1张

PCR数据要有三列,一列是组名,一列是内参基因的CT值,一列是目的基因的CT值,计算方法是-2 ∆∆Ct 法,实现一步出图用的是 ggpubr ,实现截断则是Y叔出手的 ggbreak

以前很少有包可以完美实现这个功能,我以前写过 R做截断柱状图并加显著性统计 可以实现,但Y叔出手写了个 ggbreak 包,完美的就解决了

其实还有一个 pcr 的包也能简单实现,而且自动计算mRNA相对表达定量,而且对照组定量是1,更加科学,但是表格只是两列CT值,还要重新定义组,所以要先提取一下表格,处理一下数据。

也可以截断,还是 ggbreak

基因测序分析微生物菌群结构 NA是什么意思

微生物群落测序是指对微生物群体进行高通量测序,通过分析测序序列的构成分析特定环境中微生物群体的构成情况或基因的组成以及功能。借助不同环境下微生物群落的构成差异分析我们可以分析微生物与环境因素或宿主之间的关系,寻找标志性菌群或特定功能的基因。对微生物群落进行测序包括两类,一类是通过16s rDNA,18s rDNA,ITS区域进行扩增测序分析微生物的群体构成和多样性;还有一类是宏基因组测序,是不经过分离培养微生物,而对所有微生物DNA进行测序,从而分析微生物群落构成,基因构成,挖掘有应用价值的基因资源。以16s rDNA扩增进行测序分析主要用于微生物群落多样性和构成的分析,目前的生物信息学分析也可以基于16s rDNA的测序对微生物群落的基因构成和代谢途径进行预测分析,大大拓展了我们对于环境微生物的微生态认知。目前我们根据16s的测序数据可以将微生物群落分类到种(species)(一般只能对部分菌进行种的鉴定),甚至对亚种级别进行分析,几个概念:16S rDNA(或16S rRNA):16S rRNA 基因是编码原核生物核糖体小亚基的基因,长度约为1542bp,其分子大小适中,突变率小,是细菌系统分类学研究中最常用和最有用的标志。16S rRNA基因序列包括9个可变区和10个保守区,保守区序列反映了物种间的亲缘关系,而可变区序列则能体现物种间的差异。16S rRNA基因测序以细菌16S rRNA基因测序为主,核心是研究样品中的物种分类、物种丰度以及系统进化。OTU:operational taxonomic units (OTUs)在微生物的免培养分析中经常用到,通过提取样品的总基因组DNA,利用16S rRNA或ITS的通用引物进行PCR扩增,通过测序以后就可以分析样品中的微生物多样性,那怎么区分这些不同的序列呢,这个时候就需要引入operational taxonomic units,一般情况下,如果序列之间,比如不同的 16S rRNA序列的相似性高于97%就可以把它定义为一个OTU,每个OTU对应于一个不同的16S rRNA序列,也就是每个OTU对应于一个不同的细菌(微生物)种。通过OTU分析,就可以知道样品中的微生物多样性和不同微生物的丰度。测序区段:由于16s rDNA较长(1.5kb),我们只能对其中经常变化的区域也就是可变区进行测序。16s rDNA包含有9个可变区,分别是v1-v9。一般我们对v3-v4双可变区域进行扩增和测序,也有对v1-v3区进行扩增测序。