DESeq2 模型－對比

使用 R 與 Bioconductor 進行 RNA-Seq

Mary Piper

Bioinformatics Consultant and Trainer

DESeq2 工作流程

DESeq2 工作流程－LFC 收縮

使用 R 與 Bioconductor 進行 RNA-Seq

DESeq2 工作流程

# Run analysis 
dds_wt <- DESeq(dds_wt)

using pre-existing size factors
estimating dispersions
gene-wise dispersion estimates
mean-dispersion relationship
final dispersion estimates
fitting model and testing
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DESeq2 負二項模型

NB 模型

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DESeq2 負二項模型

NB 模型 2

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DESeq2 對比

results(wt_dds, alpha = 0.05)

對比輸出

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DESeq2 對比

語法如下：

results(dds, 
        contrast = c("condition_factor", "level_to_compare", 
        "base_level"), 
        alpha = 0.05)

wt_res <- results(dds_wt, 
            contrast = c("condition", "fibrosis", 
            "normal"), 
            alpha = 0.05)
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DESeq2 對比

wt_res

對比輸出

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DESeq2 LFC 收縮

plotMA(wt_res, ylim=c(-8,8))

MA 圖：未收縮倍數變化

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LFC 收縮

wt_res <- lfcShrink(dds_wt, 
            contrast=c("condition", "fibrosis", "normal"),
            res=wt_res)

plotMA(wt_res, ylim=c(-8,8))
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LFC 收縮

MA 圖：已收縮倍數變化

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一起來練習吧！

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