0

我在设计一些正确的代码来解决在 R 中使用 DESeq2 时遇到了麻烦，如何查看与对照相比，哪些基因在疾病患者中的表达更高。

我的数据目前是一个大型数据框，由 600000 个基因名称组成，这些基因名称是行。前三列 [1:3] 是对照患者，后三列来自胰腺癌患者 [4:6]。

DF = data.frame(id=colnames(genetable),type=rep(c("treat","ctrl"),each=3))
# run DESeq2
dds = DESeqDataSetFromMatrix(genetable,DF,~type)
ddsoutput <- DESeq(dds)
summary(results(dds),alpha=0.05)

得到低于0.05的基因个数；

res <- results(ddsoutput)
res[which(res$padj < 0.05),]

然后我需要计算疾病与对照之间的倍数变化，包括上调和下调。我需要设置自己的倍数变化阈值，然后通过KEGG根据我的p值分析最上调或下调的基因的功能；

 upreg <- subset(res, log2FoldChange > 1)

 downreg <- subset(res, log2FoldChange < 1)

但是以上都不起作用，我想我可能使用 type=rep 出错了？我最终需要将 p 值和日志折叠更改值保存到表中。

4

1 回答 1

1

there's a bug in your code, I corrected it below, and placed the previous it under ##. You replace the original DESeq2 object with the output of the function DESeq()

DF = data.frame(id=colnames(genetable),type=rep(c("treat","ctrl"),each=3))
# run DESeq2
dds = DESeqDataSetFromMatrix(genetable,DF,~type)
dds <- DESeq(dds)
# it was
# ddsoutput <- DESeq(dds)
summary(results(dds),alpha=0.05)

Now run the rest of the script and it should be fine

于 2019-11-13T21:26:10.910 回答