转录组-DESeq2筛选差异基因

最新推荐文章于 2024-08-04 20:28:59 发布

DUKE.47

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分类专栏：转录组分析文章标签： r语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_59909329/article/details/124035131

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本文介绍了如何运用R语言的DESeq2包进行转录组数据的差异基因筛选。主要内容包括处理未经标准化的计数矩阵，结合分组信息以及设定差异比较条件来进行分析。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

需要数据：表达矩阵(count数据，count值为整数，矩阵是没有标准化的)；

分组信息；

差异比较矩阵(制定差异比较对象)

getwd()
mycounts<-read.csv("gene_exp.csv",row.names = 1)#这个表不对，有小数，应用Count数据

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数据分析：宏基因组DESeq2差异分析筛选差异物种

专注生信领域

11-07

694

DESeq2是一种用于RNA-seq数据差异表达分析的工具，基于负二项分布模型评估基因表达量的变化。其分析步骤包括：1）通过量化因子（size factors）标准化样本数据；2）估计基因的离散度；3）使用负二项分布模型拟合数据并进行Wald测试。最终结果包括基因ID、标准化表达值、log2差异倍数、显著性p值及校正后的p值（FDR）。文章还介绍了如何在R中加载相关包、设置绘图主题、下载并导入样本数据及微生物数据，为后续分析做准备。

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要分析转录组差异基因，可以使用R语言中的DESeq2包。首先，需要导入DESeq2包并安装所需的依赖项。可以使用以下命令来完成这一步骤： ``` #source("https://bioconductor.org/biocLite.R") #载入安装工具 #BiocManager::install("DESeq2")#安装包 library(DESeq2) ``` 接下来，将基因表达量数据和分组信息导入R环境中，并创建一个DESeqDataSet对象。可以使用以下命令来实现： ``` mycounts_1 <- round(mycounts_1, digits=0) #将输入数据取整，若为count数据不需要这一步 dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = mycounts_1, #基因表达量表 colData = mymeta, #分组信息表 design = ~dex) #分组信息里的列名 ``` 然后，可以使用DESeq函数来进行差异表达分析，并将结果保存在一个DESeqResults对象中。可以使用以下命令来完成这一步骤： ``` dds <- DESeq(dds) res <- results(dds) ``` 接下来，可以查看差异表达基因的前几行，以及结果对象的类别。可以使用以下命令来实现： ``` head(res) class(res) ``` 如果需要将结果保存为一个数据框，可以使用以下命令： ``` res_1 <- data.frame(res) class(res_1) head(res_1) ``` 为了进一步分析差异基因的上下调情况，可以使用dplyr包中的mutate函数将基因分为上调、下调和不显著差异的三个组，并统计每个组中基因的数量。可以使用以下命令来实现： ``` library(dplyr) res_1 %>% mutate(group = case_when( log2FoldChange >= 1 & pvalue <= 0.05 ~ "UP", log2FoldChange <= -1 & pvalue <= 0.05 ~ "DOWN", TRUE ~ "NS" )) -> res_2 table(res_2$group) ``` 最后，如果需要将上述结果保存为CSV文件，可以使用以下命令： ``` write.csv(res_2, file = "res_2.csv") ``` 这样，就可以完成R语言中转录组差异基因的分析。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [转录组-DESeq2筛选差异基因](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_59909329/article/details/124035131)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [转录组-差异基因热图](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_59909329/article/details/124774333)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]