edger多组差异性分析_简单使用DESeq2/EdgeR做差异分析 – 生信笔记

DESeq2和EdgeR都可用于做基因差异表达分析，主要也是用于RNA-Seq数据，同样也可以处理类似的ChIP-Seq,shRNA以及质谱数据。

这两个都属于R包，其相同点在于都是对count data数据进行处理，都是基于负二项分布模型。因此会发现，用两者处理同一组数据，最后在相同阈值下筛选出的大部分基因都是一样的，但是有一部分不同应该是由于其估计离散度的不同方法所导致的。

DESeq2的使用方法：

输入矩阵数据，行名为sample，列名为gene；DESeq2不支持无生物学重复的数据，因此我选择了2个样本，3个生物学重复的数据；并对count data取整(经大神指点，这里需要说明下，我的测试数据readcount是RSEM定量的结果，并不是常见的htseq-count的结果，所以count值会有小数点，而DESeq2包不支持count数有小数点，所以这里需要round取整)。

database_all

设置分组信息以及构建dds对象

condition

使用DESeq函数进行估计离散度，然后进行标准的差异表达分析，得到res对象结果

dds

最后设定阈值，筛选差异基因，导出数据

table(res$padj <0.05)res

EdgeR的使用方法：

跟DESeq2一样，EdgeR输入矩阵数据，行名为sample，列名为gene；DESeq2不支持无生物学重复的数据，因此我选择了2个样本，3个生物学重复的数据。

expr