R语言 差异基因分析
时间: 2023-10-16 22:08:31 浏览: 74
在R语言中进行差异基因分析一般可以使用DEseq2包。首先,需要对原始数据进行预处理,包括去除低表达的基因和样本间的批次效应。然后,可以使用DEseq2进行配对差异分析。在配对差异分析中,保留至少在75%的样本中都有表达的基因。
DEseq2的配对差异分析结果可以显示下调和上调的基因数量。例如,可以发现有753个基因下调和388个基因上调。与常规的差异分析相比,配对差异分析的基因数量可能类似,但具体的基因是否一致需要通过Venn图进行比较。
值得注意的是,如果使用标准化后的矩阵进行GSEA分析,配对分析不会影响表达标准化,而只会在差异分析步骤起作用。此外,还可以绘制单基因配对t检验的箱式图来展示差异基因的表达情况。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [R语言进行TCGA配对样本差异基因分析](https://blog.csdn.net/qazplm12_3/article/details/115339797)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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