R语言DESeq2基因差异表达分析

Python062

R语言DESeq2基因差异表达分析,第1张

经过表达定量后,我们已经得到了基因的表达量矩阵差异表达分析通常是RNA-seq分析的第一步。

差异基因表达分析通常都是在R中,常用的有DESeq2,edgeR,limma等几种,这次主要介绍用DESeq2来进行差异表达分析。

需要准备的数据:基因表达定量矩阵(counts)及分组文件

安装

使用

用limma包,这里注意,limma包是对基因芯片表达矩阵的分析,不能对逆转录RNAseq表达矩阵进行分析(因为数据特征不同),RNAseq需要用另一种方法

解读此表

但是上面的用法做不到随心所欲的指定任意两组进行比较,所有还有下一种方法

处理好了分组信息,再自定义比较元素

自定义函数进行比较

热土和火山图都是傻瓜式的,只要的前面得出的deg数据(也就是基因差异表达数据)是正确的