本篇文章為大家展示了limma中怎么實(shí)現(xiàn)兩組間差異分析操作，內(nèi)容簡(jiǎn)明扼要并且容易理解，絕對(duì)能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細(xì)介紹希望你能有所收獲。

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1.  讀取文件

讀取基因在所有樣本中的表達(dá)量文件，示例如下

gene_id ctrl-1 ctrl-2 ctrl-3 case-1 case-2 case-3
geneA 14  0  11  4  0  12
geneB 125 401 442 175 59 200

每一行為一個(gè)基因，每一列代表一個(gè)樣本。讀取數(shù)據(jù)的代碼如下

# 讀取表達(dá)量的表格
counts <- read.table(
  "gene.counts.tsv",
  header=T,
  sep="\t",
  row.names=1,
  comment.char="",
  check.names=F)

# 設(shè)置樣本分組
group <- factor(rep(c("control", "case"), each = 3))
design <- model.matrix(~group)

# 構(gòu)建edgeR中的對(duì)象
library(edgeR)
y <- DGEList(counts=count)

之所以采用edgeR來讀取數(shù)據(jù)，是為了方便后續(xù)的預(yù)處理和歸一化。

2. 過濾count數(shù)很低的基因

和edgeR中的預(yù)處理過程類似，根據(jù)CPM表達(dá)量對(duì)基因進(jìn)行過濾，代碼如下

keep <- rowSums(cpm(y)>1) >= 2
y <- y[keep, , keep.lib.sizes=FALSE]

3. 歸一化

默認(rèn)采用TMM歸一化算法，計(jì)算每個(gè)樣本的 sizefactor, 代碼如下

y <- calcNormFactors(y)

4. 表達(dá)量轉(zhuǎn)換

在進(jìn)行差異分析前，需要對(duì)表達(dá)量進(jìn)行轉(zhuǎn)換，有以下兩種選擇

1. logCPM

2. voom

第一種轉(zhuǎn)換就是計(jì)算logCPM值，第二種轉(zhuǎn)換適用于樣本間sizaFactors差異較大的情況。轉(zhuǎn)換的代碼如下

# logCPM
logCPM <- cpm(dge, log=TRUE, prior.count=3)
# voom
v <- voom(dge, design, plot=TRUE)

5. 差異分析

轉(zhuǎn)換之后的表達(dá)量就可以進(jìn)行差異分析了，代碼如下

fit <- lmFit(logCPM, design)
fit <- eBayes(fit, trend=TRUE)
res<- topTable(fit, coef=ncol(design))

上述內(nèi)容就是limma中怎么實(shí)現(xiàn)兩組間差異分析操作，你們學(xué)到知識(shí)或技能了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或者豐富自己的知識(shí)儲(chǔ)備，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

文章題目：limma中怎么實(shí)現(xiàn)兩組間差異分析操作
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