【数据分析】RNA-seq 数据分析：差异表达、火山图与功能富集分析
禁止商业或二改转载，仅供自学使用，侵权必究，如需截取部分内容请后台联系作者!
文章目录
- 介绍
- DESeq2分析
- 火山图绘制
- clusterProfiler功能分析
- 加载R包
- 数据下载
- 导入数据
- 数据预处理
- DESeq2
- EnhancedVolcano
- clusterProfiler功能分析
- 总结
- 系统信息
介绍
RNA-seq 是一种基于高通量测序技术的基因表达分析方法，能够全面、准确地定量转录组中的基因表达水平。差异表达分析是 RNA-seq 数据分析的关键步骤，通过比较不同实验条件下的基因表达量，识别出显著差异表达的基因，从而揭示基因表达的调控机制。火山图是一种直观展示差异表达基因的图表，以基因的对数倍变化值和调整后的 p 值为坐标轴，清晰地呈现基因的表达变化趋势和显著性。功能富集分析则是对差异表达基因进行生物学功能注释和分类，通过富集分析确定这些基因所参与的生物学过程、分子功能和细胞组分，为理解基因表达变化的生物学意义提供重要依据。
DESeq2分析
DESeq2是一个用于分析RNA-seq数据的R包，它通过比较不同条件下的基因表达量来识别差异表达基因。在上述代码中，首先通过DESeqDataSetFromHTSeqCount函数创建了一个DESeq2数据集对象dds，输入了样本信息表sampleTable</