Linux最新基因表达差异分析R工具包DESeq2的详细使用方法和使用案例，2024年最新2024最新Linux运维算法相关面试大

先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前在阿里

深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

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DESeq2 的完整使用步骤和示例分析脚本，以及每个步骤的输入、输出和解释。

步骤 1: 读取和整理数据

首先，加载必要的 R 包和数据文件。数据应该包括表达矩阵和样本信息。

# 读取 DESeq2 包
library(DESeq2)

# 读取表达矩阵
countData <- as.matrix(read.csv("count_matrix.csv", row.names = 1))

# 读取样本信息
sampleInfo <- read.csv("sample_info.csv")

# 创建 DESeq2 数据对象
dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData, colData = sampleInfo, design = ~ condition)