DESeq2 檢測差異表達基因

deseq2的適用性

分析來自rna-seq的計數資料，基因任務是檢測差異表達基因。

也適用於其他分析：chip-seq、hic、shrna篩選。

快速開始

dds = deseqdatafrommatrix(countdata = cts,

coldata = coldata,
design = ~batch + condition)
dds = deseq(dds)
resultsnames(dds) #lists the coefficients
res = results(dds, contrast=c("condition","treated","untreated"))
res = lfcshrink(dds,coef = "condition_trt_vs_untrt",type = "apeglm")

1. dds$condtion = factor(dds$condition,levels = c("untreated","treated"))

2. dds$condtion = relevel(dds$condtion,ref = "untreated")

gene在所有樣本中的計數均為0。

某行包含乙個極端計數異常的樣本。

deseq2視覺化

plotma(res,ylim = c(-2,2))

縮小lfc可消除low readcount基因中與lfc變化相關的雜訊。
reslfc = lfcshrink(res,coef = "condition_treated_vs_untreated",type = "apeglm")
plotma(reslfc,ylim = c(-2,2))

identify(res$basemean,res$log2foldchange)

d = plotcounts(dds,gene = which.min(res$padj),intgroup = "condition",returndata = true)

ggplot(d,aes(x = condition,y = count)) +
geom_point(position = position_jitter(w = 0.1,h = 0)) +
scale_y_log10()

vsd = vst(dds,blind = false)

rld = rlog(dds,blind = false)
assay(vsd)
assay(rld)

library(pheatmap)

select = order(rowmeans(counts(dds,normalized = true)),decreasing = true)[1:20]
df = as.data.frame(coldata(dds)[,c("condtion","type")])
ntd <- normtransform(dds) #this gives log2(n+1)
pheatmap(assay(ntd)[select,],annotation_col = df,cluster_rows = false,
cluster_cols = false,show_rownames = false)

sampledistmatrix = as.matrix(sampledist)

rownames(sampledistmatrix) = paste(vsd$condition,vsd$type,sep='_')
colnames(sampledistmatrix) = null
pheatmap(sampledistmatrix,
clustering_distance_rows = sampledist,
clustering_distance_cols = sampledist)

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