复杂数据中的差异表达：深入了解DESeq2分析后的详尽指南

深入了解 DESeq2 差异表达分析的后小分析：揭示基因表达变化的意义

差异表达分析是转录组学研究中的核心工具，可识别不同实验条件下基因表达水平的差异。DESeq2 是一个广泛使用的 R 包，因其精度、灵敏度和易用性而闻名。然而，仅仅进行 DESeq2 分析是不够的，还需要进行一系列的小分析来充分了解结果并探索差异表达的潜在影响。本文将通过一个更复杂的例子，深入探讨这些小分析的步骤和意义。

数据准备和差异表达分析

首先，加载 DESeq2 包并导入原始计数数据。接下来，过滤掉低表达或变异性不大的基因，然后对结果进行调整以控制假阳性。

小分析：挖掘差异表达背后的见解

差异表达分析完成后，就可以进行以下小分析：

• 差异表达基因的表达模式： 使用火山图或热图可视化差异表达基因的表达模式，有助于识别不同表达模式的基因组并探索差异表达的潜在原因。
• 富集分析： 富集分析可识别差异表达基因富集的通路或基因本体（GO）术语，揭示差异表达的生物学意义并生成可检验的假设。
• 基因集分析： 基因集分析可确定预定义的基因集（如通路或 GO 术语）是否在差异表达基因中富集，验证假设并识别受实验条件影响的重要生物学途径。
• 差异表达基因的相互作用： 使用蛋白质-蛋白质相互作用网络或共表达网络探索差异表达基因之间的相互作用，了解差异表达基因如何共同作用影响细胞过程。
• 差异表达基因的验证： 通过 qPCR 或其他验证技术对差异表达基因进行验证，确认 DESeq2 分析的结果并增加发现的可靠性。

代码示例：

# 加载 DESeq2 包和数据
library(DESeq2)
counts <- readRDS("counts.rds")
dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = counts, colData = colData(counts), design = ~condition)
dds <- DESeq(dds)

# 过滤低表达基因
dds <- subset(dds, counts(dds, normalized=TRUE) > 10)

# 调整 p 值
results <- DESeq(dds)
results <- results[results$padj < 0.05, ]

# 富集分析
results_enriched <- enrichResult(results, DAVID_RefSeq_Id, Gene_Ontology)
head(results_enriched)

# 基因集分析
gene_sets <- msigdbr::msigdbr()
gs_enrichment <- gsva(results, gene_sets, method="ssgsea")
head(gs_enrichment)

# 差异表达基因的相互作用
gene_network <- stringr::str_c(results$gene, "_ENSG00000000000", sep="")
network <- interactors(gene_network)

结论：全面了解基因表达变化

通过进行这些小分析，可以深入了解差异表达分析的结果，并更深入地理解差异表达的生物学意义。这些分析对于验证结果、生成可检验的假设并最终了解不同实验条件下基因表达的动态变化至关重要。

常见问题解答

1. 差异表达分析后的小分析有哪些？
   • 差异表达基因的表达模式、富集分析、基因集分析、差异表达基因的相互作用、差异表达基因的验证。
2. 为什么要进行富集分析？
   • 识别差异表达基因富集的生物学途径或 GO 术语，揭示差异表达的生物学意义。
3. 基因集分析如何验证假设？
   • 确定预定义的基因集是否在差异表达基因中富集，从而验证假设和识别受实验条件影响的途径。
4. 如何探索差异表达基因之间的相互作用？
   • 使用蛋白质-蛋白质相互作用网络或共表达网络来了解差异表达基因如何共同作用影响细胞过程。
5. 验证差异表达基因的重要性是什么？
   • 通过 qPCR 或其他验证技术对差异表达基因进行验证可以确认 DESeq2 分析的结果，增加发现的可靠性。