DEseq2差异表达分析

Posted 2023-03-09

参考技术A 转录组数据绕不过差异分析。
为什么选择这两个包呢？
DEseq2针对有生物学重复的样本。（一般情况下应该是都需要生物学重复的）
edgeR对于单个样本是比较好的。（但是细胞材料真的没办法，细胞是又贵又难养。下一篇介绍。）
一、DEseq2差异表达分析
1、安装
if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("DESeq2")
library(DESeq2)

2、准备数据
featureCounts定量后的数据，或者FPKM数据（下一遍讲如何获取FPKM）
定量后的数据的数据格式如下：

colData，其实就是表型数据。
格式如下

3、计算差异基因

4、数据可视化
4.1、火山图
加载包

上步骤得到了差异基因，赋值给一个新的参数。
之所以这么干，是因为我这边是两个分开写的脚本。

4.2、热图
载入包

载入数据