主要观点总结
文章介绍了基于转录组和蛋白质组数据的基因表达趋势分析的方法，主要使用Mfuzz进行趋势分析。文章提供了详细的使用步骤和其他分析方法。
关键观点总结
关键观点1: 文章背景
文章提及了多篇高分文献中涉及的基因表达趋势分析，包括Nature Communications、Nature Plants、Nature Biotechnology等。
关键观点2: Mfuzz的使用步骤
文章详细描述了使用Mfuzz进行趋势分析的步骤，包括数据读入、数据预处理、创建用于Mfuzz的对象、聚类绘图等。
关键观点3: 其他分析方法
文章提到了使用R语言的其他工具进行基因表达趋势分析的方法，如OmicShare动态趋势分析工具，并介绍了基迪奥生物公司的定制化组学测序与生物信息分析服务。
关键观点4: 参考文献
文章列出了四篇参考文献，包括关于卵巢癌细胞蛋白质组图谱、植物伤口愈合过程中的保守嫁接形成过程、人类植入前胚胎的转录组解析以及小鼠组织衰老过程中非编码RNA表达变化的研究。
文章预览
最近，在很多高分文献中看到基于转录组、蛋白质组数据的基因表达趋势分析（Series Test of Cluster），如下图。 （ Nature Communications , 2024） （ Nature Plants , 2024） （ Nature Communications , 2023） （ Nature Biotechnology , 2024） 趋势分析，本质上是对表达趋势相同的基因进行聚类，接着就可以对这些表达模式相同的基因进行功能分析，比如GO富集分析、KEGG pathway富集分析等。下面就一起看看如何使用Mfuzz进行趋势分析吧！ 1.读入数据 #安装 Mfuzz包； #if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) #install.packages("BiocManager") BiocManager ::install( "Mfuzz" ) #载入Mfuzz包； library (Mfuzz) 输入数据一般为差异基因或蛋白的表达矩阵；推荐使用归一化（Normalisation）后的数值，比如FPKM值。 #读入测试数据； df < - read.csv( "testdata.csv" ,header = T) #这里的范例数据每组有3个重复，计算组内均值；
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