rna-seq原始数据分析的R语言完整代码

RNA-seq（转录组测序）原始数据的分析通常涉及多个步骤，包括质量控制、剪接拼接、基因表达估计等，需要用到R语言的生物信息学库如DESeq2、edgeR、Bioconductor等。由于完整的R代码会相当复杂且长度过长，这里提供一个基本的流程概述，并给出关键部分示例：

首先，安装必要的包（假设已经通过BiocManager安装了它们）：

if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) install.packages("BiocManager")
BiocManager::install(c("DESeq2", "Tximport", "edgeR"))

然后加载并预处理数据（这只是一个简化示例）：

library(DESeq2)
library(Tximport)

# 加载fastq文件，假设是paired-end数据
fastqs <- c("file1_R1.fastq.gz", "file1_R2.fastq.gz", "file2_R1.fastq.gz", "file2_R2.fastq.gz")

# 对比RNA-seq计数数据
counts <- tximport(fastqs, type = "salmon", txOut = TRUE)

dds <- DESeqDataSetFromTximport(counts, colData = yourSampleInfoDataFrame, design = ~ condition)

接下来进行质量控制和过滤低表达基因：

# 质量检查
plotCounts(dds)

# 过滤低表达基因
keep <- rowSums(counts(dds) >= 10) >= 10 # 可能需要根据实际情况调整阈值
dds <- dds[keep, ]

最后进行差异表达分析：

# 差异表达分析
dds <- DESeq(dds)
res <- results(dds)

对于详细的分析结果，你可以生成 volcano 或 MA 图形：

library(ggplot2)
ggplot(res, aes(x = log2FoldChange, y = -log10(pvalue), color = padj < 0.05)) +
  geom_point(size = 3) +
  theme_minimal() +
  labs(x = "Log2 Fold Change", y = "-log10 adjusted p-value", title = "Volcano Plot")

这只是整个流程的一个概览，实际操作中还需要根据具体研究设计、实验条件等因素进行调整。如果你需要更具体的代码段或有特定问题，可以告诉我。