在results()函数中,你可以指定感兴趣的比较和要比较的级别。最后给出的水平是进行比较的基础水平。语法如下所示: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #DONOTRUN!contrast<-c("condition","level_to_compare","base_level")results(dds,contrast=contrast,
## 5.提取结果 result <- as.data.frame(results(dds)) # results()从DESeq分析中提取出结果...
results()函数有一个使用lfcThrehsold参数添加fold change阈值的选项。这种方法是统计学驱动,当你想要一组基于特定fold change阈值的更自信的基因时,推荐使用这种方法。它实际上对所期望的阈值执行一个统计检验,即对大于指定绝对值的log2倍的变化执行一个双尾检验。用户可以使用假设来改变备择假设,也可以进行两次单侧...
使用DESeqDataSetFromMatrix函数构建DESeq2对象，该函数需要三个关键输入：基因表达矩阵(exprSet)、样本分组数据框(Data)，以及group（即样本分组数据框中的分组信息）。通过DESeq进行标准化处理，如下所示： ``` 其中,`countData`是表达矩阵,`condition`是实验分组变量。运行上述代码后,可以得到差异基因表达的结果,包括差异表达基因列表、差异表达基因的 P 值等。 7.总结 DESeq 函数是 R 语言中一个实用的差异基因表达分析工具,基于 Wilcoxon 秩和检验和负二项分布模型,适用于高通量测序数据的...
在使用DESeq()函数完成差异表达分析之后(此处还是DESeq对象),获取其分析结果,需要用到函数results()。 同时,想要提取对应组合差异表达分析的结果,需要用到contrast=c()参数, Note: contrast()的输入为3个字符串向量,1)colData中包含样本分类信息的列,2)分组1(log2FoldChange的分子),3)分组2(log2FoldChange的分...
DESeq2包的results函数默认情况下使用归一化计数的平均值作为过滤统计信息来执行独立过滤,找到过滤统计量的阈值,该阈值优化了低于显著性水平α的调整后的p值的数量,未通过过滤阈值的基因的调整后的p值被设置为NA 默认的独立过滤是使用genefilter包的filtered_p函数执行的,filtered_p的所有参数都可以传递给results函数。
使用DESeq2创建DESeqDataSet对象，并通过DESeq()函数估计大小因子、分散及执行差异表达测试。接着，利用results()函数提取测试结果。需注意，countData是一个矩阵，其行代表基因，列代表样本；colData是一个DataFrame，内含样本信息；condition是用于比较的条件。在进行多次假设检验时，需调整以控制假阳性率，DE...
完成差异表达分析后,通过results函数提取结果。 通过contrast来设置比较的样本。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ## 输出CK与H30处理样本的差异表达结果 res_ck_30<-results(dds,contrast=c("Treatment","H30","CK"))ouf<-paste("CK_30.txt",sep="\t")write.table(res_ck_30,ouf) ...
然后直接用DESeq函数进行normalization处理即可, 处理之后用results函数来提取差异比较结果 读取自己的数据 一般我们会自己读取表达矩阵和分组信息,下面是一个例子: options(warn=-1) suppressMessages(library(DESeq2)) suppressMessages(library(limma)) suppressMessages(library(pasilla)) ...