DESeq2：高校实验室RNA-seq分析的利器

DESeq2：高校实验室RNA-seq分析的利器

引用

CSDN

等

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来源

1.

https://blog.csdn.net/zrc_xiaoguo/article/details/135099340

2.

https://blog.csdn.net/swindler_ice/article/details/128273454

3.

https://developer.baidu.com/article/details/2827455

4.

https://blog.csdn.net/qq524730309/article/details/125854774

5.

https://blog.csdn.net/weixin_45713174/article/details/115032498

6.

https://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/DESeq2.html

7.

https://bioconductor.org/packages/3.21/bioc/vignettes/DESeq2/inst/doc/DESeq2.html

在高校生物医学研究中，RNA测序（RNA-seq）已成为揭示基因表达变化的重要工具。而DESeq2作为一款专门用于RNA-seq数据分析的软件包，凭借其强大的统计方法和差异表达分析功能，在高校实验室中得到了广泛应用。

DESeq2主要用于处理高通量测序数据中的基因表达差异分析。其核心优势在于能够处理测序深度不同和生物重复等问题，通过负二项分布模型来估计基因表达的差异。这种统计方法使得DESeq2在处理复杂实验设计时具有很高的准确性和可靠性。

在一项关于基因表达调控的研究中，研究人员使用DESeq2分析了不同实验条件下基因表达的变化。具体步骤如下：

1. 数据准备：首先需要准备基因表达矩阵（count_matrix.csv）和样本信息文件（sample_info.csv）。表达矩阵包含了基因在不同样本中的表达计数，而样本信息文件则记录了每个样本的实验条件。

2. 数据导入与预处理：

library(DESeq2)
countData <- as.matrix(read.csv("count_matrix.csv", row.names = 1))
sampleInfo <- read.csv("sample_info.csv")
dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData, colData = sampleInfo, design = ~ condition)

3. 标准化与差异表达分析：

dds <- DESeq(dds)
res <- results(dds)

4. 结果输出与可视化：

write.csv(res, file = "deseq2_results.csv")
topGenes <- head(rownames(res[order(res$padj), ]), 10)
plotCounts(dds, gene = topGenes, intgroup = "condition")

通过上述流程，研究人员成功识别出了在不同实验条件下显著差异表达的基因，并通过可视化展示了这些基因的表达变化情况。

DESeq2的最新版本为1.46.0，基于Bioconductor 3.20平台，适用于R 4.4版本。新版本在以下方面进行了优化和改进：

• 性能提升：优化了算法效率，提高了大规模数据集的处理速度
• 功能增强：增加了对更复杂实验设计的支持
• 用户友好性：改进了文档和示例，使新用户更容易上手

DESeq2作为一款专业的RNA-seq数据分析工具，以其强大的统计方法和差异表达分析功能，在高校实验室中得到了广泛应用。通过不断更新和优化，DESeq2正在为生物医学研究提供越来越强大的支持。