DESeq2

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1. 构建表达矩阵

行为细胞， 列为sample，数值为reads数

图片.png

2. 构建样品信息矩阵

行为样品名，列为样品归属(样品处理)，注意样品归属列应该是无序factor

> age <- factor(c("Young","Young","Ageing","Ageing"))  #生成因子
> pp <- data.frame(row.names=colnames(kk), age)  #构建样品信息矩阵
> pp
             age
Amel_3_1   Young
Amel_3_2   Young
Amel_15_1 Ageing
Amel_15_2 Ageing

> class(pp[,1])  #样品信息为因子
[1] "factor"

> is.ordered(pp[,1])  #样品信息为无序因子
[1] FALSE

3. 构建DeSeq2分析所用dds矩阵

> dds <- DESeqDataSetFromMatrix(kk, DataFrame(age), design= ~ age )  '#构建dds矩阵

> head(dds)   #查看dds矩阵
class: DESeqDataSet 
dim: 6 4 
metadata(1): version
assays(1): counts
rownames(6): 18-w 5-HT1 ... 5-ht7 A4
rowData names(0):
colnames(4): Amel_3_1 Amel_3_2 Amel_15_1 Amel_15_2
colData names(1): age

4. 根据dds矩阵进行差异表达分析

dds_2 <- DESeq(dds)

4. 提取差异表达结果

result_of_DE <- results(dds_2)