Glimma 交互式可视化RNA-seq数据
RNA-seq分析已成常态，学习资源如B站视频可供探索。然而，转录组技术的进步，尤其是单细胞转录组学的兴起，以及新工具的涌现，如Glimma，为数据可视化带来了新机遇。Glimma提供了一种交互式方法，帮助研究人员在两个关键时刻更加直观地理解数据。
通过Glimma，MDS或PCA方法用于展示样本间的组间和组内差异，有助于评估实验设计的有效性。当同一分组内的多个样本在二维空间中紧密聚集，而不同分组样本间呈现出明显距离时，可视化结果通常符合预期。下面的示例图展示了一个理想的MDS散点图布局。
在研究差异基因时，火山图和MA图作为有效工具。它们都基于log2FC信息，但火山图强调P值，而MA图则关注表达量。挑选差异基因时，除了考虑较大的log2FC值和统计显著性外，高表达量基因往往更具实验验证价值，因为它们更可能在生物学过程中发挥作用。
Glimma的创新在于，它不仅提供数值结果，还允许用户交互式地探索基因差异，增强理解和洞察力。通过运行测试代码，用户可以生成一个交互式网页报告，以可视化方式查看RNA-seq数据。对于真实转录组数据，直接应用示例代码即可实现这一功能。
在学习Glimma及其应用时，掌握R基础知识至关重要。推荐学习R知识路线图，以确保能够充分利用工具的功能。通过实践和持续学习，RNA-seq数据可视化将变得既直观又有力。
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