随后进行差异分析
时间: 2023-12-31 18:05:35 浏览: 26
进行差异分析可以使用R语言的DESeq2包进行,具体步骤如下:
1. 导入所需的R包
```R
library(DESeq2)
```
2. 读取调整后的count数据
```R
counts <- read.csv("merged_counts_adjusted.csv", row.names=1, check.names=FALSE)
```
3. 创建一个实验设计矩阵
```R
colData <- data.frame(condition = c(rep("TCGA", ncol(tcga_counts)), rep("GTEx", ncol(gtex_counts))))
rownames(colData) <- colnames(counts)
```
4. 创建一个DESeq2对象
```R
dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = counts, colData = colData, design = ~condition)
```
5. 进行基因表达差异分析
```R
dds <- DESeq(dds)
res <- results(dds)
```
6. 对差异分析结果进行筛选
```R
res <- res[order(res$padj),]
res_sig <- subset(res, padj < 0.05 & abs(log2FoldChange) > 1)
```
7. 将差异分析结果保存到文件中
```R
write.csv(res_sig, "differential_expression_results.csv")
```
以上是一个简单的基因表达差异分析流程,具体的实现方式可能因为数据的特殊性而有所不同。