用DEseq2将试验组和对照组的count数据转化为可差异分析的数据

DESeq2是一个流行的功能富余的生物信息学工具，主要用于RNA测序数据的差异表达分析。它可以帮助你从实验组和对照组的转录本（count）数据中识别出那些显著改变丰度的基因。首先，你需要按照以下步骤操作：

1. **数据准备**：确保你的数据包含两部分，一个是基因（row）的表达计数（通常存储在CSV文件中的countData矩阵），另一个是样本级别的额外信息（例如条件、分组等），这存储在colData数据框中。

2. **读取数据**：

   countData <- read.table("your_count_data_file.txt", header=TRUE, row.names="Gene_ID")
   colData <- read.table("your_sample_info_file.txt", header=TRUE)

3. **创建DESeqDataSet对象**：

   colData$group <- factor(colData$your_condition_column)  # 将条件列转换为因子
   dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = countData, colData = colData, design = ~ group)

4. **质量控制**：对数据进行基本的质量检查，比如检查样本间的变异性和是否存在明显的异常值。

5. **规范化数据**：

   dds <- DESeq(dds)  # 对数据进行归一化和秩转换

6. **分析差异表达**：

   res <- results(dds)  # 查看结果
   sigGenes <- res[results(res, name = "padj") < 0.05 & abs(log2FoldChange(res)) > 1,]  # 设置阈值选取显著差异的基因

最后，`sigGenes`就是试验组和对照组之间存在显著差异表达的基因列表。你可以进一步做 volcano plot 或 heatmap 等可视化展示。