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1. Colorectal-Cancer-Transcriptomics
🔧 GitHub Project | Language:
R| ⭐0| 🍴0
"Transcriptomic analysis of Colorectal Cancer using bulk RNA-seq data from GEO (GSE144259, GSE50760, GSE87096), featuring DESeq2, WGCNA, and functional enrichment workflows."
AI Technical Review (深度解读)
一句话定位 结直肠癌Bulk RNA-seq多数据集整合与系统生物学分析框架
痛点直击
你是否在处理多来源转录组数据时，深受跨平台批次效应的困扰，导致样本聚类混乱？你是否因单个GEO数据集样本量不足，难以挖掘出具有统计学鲁棒性的结直肠癌关键致病基因？
核心亮点
- 基于负二项模型的原始数据批次校正：采用
ComBat-seq算法直接在原始Count层面消除跨平台批次效应，利用负二项回归模型保留计数数据的整数特性与统计分布，确保下游差异分析的准确性。 - 多源数据整合与系统级网络构建：严格整合GSE144259等三个独立GEO队列，构建包含54例原发CRC样本的元队列；通过
WGCNA构建无标度拓扑网络，识别与肿瘤性状高度相关的共表达模块及Hub基因。 - 全流程闭环与高维数据可视化：提供从原始数据清洗、ID转换（biomaRt）、非编码RNA过滤到富集分析的端到端R脚本，并利用
ComplexHeatmap与patchwork生成出版级PCA、火山图及模块相关性热图。
适用人群
结直肠癌（CRC）基础医学研究者、肿瘤转录组学分析师、需要学习Bulk RNA-seq多数据集整合流程的生物信息学初学者。
领域归类
领域：转录组, 临床/群体遗传, 可视化
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