DESeq2-基于负二项分布的差异表达分析包

DESeq2是一款适用于RNA-seq数据差异分析的R包，它采用负二项分布模型考虑了生物样本间基线表达量的差异，旨在提高差异基因筛选的灵敏度和准确度。

设计两个条件

DESeq2主要用于比较两个组之间的差异，其中一个组作为参照组，另一个组作为待比较组。

例如，在比较些许药物处理前后的基因表达差异时，可以将药物未处理的样本作为参照组，药物处理后的样本作为待比较组。

使用DESeq2的基本步骤

DESeq2的基本使用步骤如下：

1. 读入算法所需文件，包括样本基因表达计数矩阵和样本对应信息。
2. 进行基因表达计数矩阵的预处理（如去除低表达基因、标准化处理等）。
3. 建立条件反应的设计矩阵，指定参照组和待比较组。
4. 使用DESeqDataSetFromMatrix函数生成DESeq2对象。
5. 进行差异分析，如寻找差异表达基因，执行基因富集分析等。
6. 输出结果并进行结果可视化。

DESeq2的核心函数及说明

DESeqDataSetFromMatrix

DESeq2的核心函数DESeqDataSetFromMatrix用于将基因表达数据读入和生成DESeq2对象。该函数的输入参数包括：

• countData：基因计数矩阵。
• colData：样本对应信息。
• design：设计矩阵，用以指定组别信息。

使用示例：

dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = counts, colData = coldata, design = ~ group)

DESeq

DESeq函数是DESeq2中执行差异分析的核心函数，其输入为我们生成的DESeq2对象。函数的核心思想是，首先估计基因的模型参数，然后计算基因表达差异的假设检验，最终返回差异表达基因的结果。

使用示例：

dds <- DESeq(dds)
res <- results(dds)

结论

DESeq2是一款流行的RNA-Seq数据分析工具，简单易用，而且具有高度的灵敏度和准确度。同时，基于DESeq2的RNA-Seq分析还可进行一系列的统计分析，如差异基因筛选、富集分析等。