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不会R语言也能做差异分析?

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迅猛龙

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发表于 2021.6.1 09:28:33 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 基迪奥-Jt桃 于 2021.6.1 09:28 编辑

差异表达分析是很多组学分析的必要步骤。由于一般组学实验设计的重复数较少且数据不符合正态分布,常规的t-检验,方差分析等差异检验方法无法使用。而OmicShare的edgeR/DESeq2差异分析工具是基于edgeR和DESeq2开发的差异分析在线工具,无需R语言基础可轻松完成差异分析

工具的界面如下:


工具网址:
http://www.omicshare.com/tools/

下面就以具体的表达量数据为例,看下如何轻松完成差异分析吧!为了方便大家练习使用,本文用到的范例数据已上传到OmicShare论坛,大家可直接下载使用。

范例数据下载:
https://www.omicshare.com/forum/thread-6985-1-1.html

●数据准备●

做差异分析需要准备3个表格:基因的表达量(read counts)总表、样本分组文件和比较组文件。对于原始表达量表,由于在分析过程中需要做文库矫正和表达量标准化,因此,要求导入的数据必须是没有标准化过的整数reads counts,如下图。


注意:样本名和分组名必须是“一整个”连续字符串,不能有空格,如果是两个单词可用下划线替代空格,比如“CK_01”、“Treated_exo”等。

样本分组文件(无列名):


比较组文件(无列名):


这里仅有两个分组,所以数据只有一行,如果有3个以上的分组,可以放在其他行。注意,把对照组放在第1列,比如这里的比较组文件在计算差异倍数时,FC(fold change)=untreated/treated。

●参数设置●

点击选择文件按钮,分别上传基因的表达量(read counts)总表、样本分组文件和比较组文件。新版的OmicShare支持txt(制表符分隔)文本文件、csv(逗号分隔)文本文件、以及Excel专用的xlsx格式,同样支持旧版Excel的xls(Excel 97-2003)格式。


软件选择这里选择DESeq2,如果你的数据没有重复可以选择edgeR。检验值我这里选择Pvalue,检验阈值和差异倍数分别设置为0.05和2,然后点击提交按钮。注意,如果选择不同的软件,因二者的算法不同最终得到差异基因数目可能会有差异。

●分析结果●

我的项目页面可以查看任务运行状态,大约10秒左右刷新任务状态。任务完成后点预览按钮查看分析结果,如果满意的话可点下载按钮将分析结果下载到自己的电脑上,解压后会得到以下文件,如下图。


结果文件中直接给出不同比较组对应的火山图,如下,同时给出PDF和png两种格式的图片,便于后期调整和文章发表。


同时,也给出不同比较组上下调基因数目的柱状统计图,如下,这里仅有1个比较组。


此外,结果文件中还包含标准化后的表达量总表(包含差异检验信息)和差异基因表达量表(包含标准化后的表达量和差异检验信息),如下图。其中,表达量总表可用于后续的GSEA分析,而差异基因表达量表可用于GO/KEGG富集分析。


这里的基因的表达量标准化算法采用最简单CPM(Counts per million)法,另外,log2FC的算法很简单,即组间cpm均值之比取对数,因此,差异分析后得到的差异基因数量可能与直接使用edgeR或DESeq2这两个R包有差异。好啦,今天的内容就分享到这里啦,赶紧去试试吧!

本文作者:基迪奥-莫北

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