limma, edgeR, deseq2,genefilter计算差异R包的foldchange方法差别

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 差异计算对应生信分析非常重要

 limma,genefilter 包计算差异,数据一定要转log, 因为 这两个包计算差异使用的方法是  mean(As)-mean(Bs)   , 也计算是  logAmean-logBmean = log(Amean/Bmean) 

     这也是为什么这两个包算出来的结果直接是logfoldchange .

 deseq2 包计算差异使用的是raw readscount,整数数据类型,计算差异的方法为 log(mean(As)/mean(Bs)), 是常规理解的平均值的比值. 

 

以上是关于limma, edgeR, deseq2,genefilter计算差异R包的foldchange方法差别的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

差异表达1|edgeR和DeSeq2

差异表达edgeR,limma(上)

差异表达edgeR,limma(下)

R语言DESeq2基因差异表达分析

转录组差异分析流程三大R包比较

DEseq2差异表达分析