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我有一些批量 RNA 测序数据，需要对其进行差异表达显着性测试。我有两个条件，WT 和 KO，每个有两个重复，给我一个如下所示的数据框（列是计数）：

       WT1   WT2   KO1   KO2
 gene1 1.3   1.23  3.42  3.45
 gene2 2.6   2.54  1.22  1.21
 gene3 5.54  2.32  1.21  1.10

我的问题是，如何在右侧获得每个基因的 p 值列，以便构建数据的火山图？基本上，我需要使用什么统计测试来生成该列，以及我在 R 中使用什么函数来做到这一点？如果这在技术上不是我应该在这里问的问题，我很抱歉，但坦率地说，我不知道还能在哪里发帖。提前致谢！

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以防万一有人最终关心这个问题，而我不只是对着以太大喊大叫（通常），我想通了。基本上，对于这种数据，我需要使用单向方差分析检验或双尾 t 检验，它们基本上最终是相同的（至少在这种情况下）。我决定使用 R 中的 t.test() 函数，因为它更容易理解（至少如果你对 R 中的统计不太熟悉的话）。通常， t.test 函数会生成如下所示的摘要：

 Welch Two Sample t-test

 data:  bulk_data[1, 1:2] and bulk_data[1, 3:4]
 t = -0.93364, df = 1.1978, p-value = 0.5002
 alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
 95 percent confidence interval:
  -0.3807992  0.3068266
 sample estimates:
  mean of x  mean of y 
 0.09525708 0.13224335

我需要删除 p 值对象并将其添加到数据框的第五列，所以我使用了这个循环：

  for (i in 1:nrow(bulk_data)) {
   t <- t.test(x = bulk_data[i, 1:2], y = bulk_data[i, 3:4], alternative = "two.sided")
   bulk_data[i, 5] <- t$p.value
  }

这在第五列中给了我一个非常好的 p 值列表。

于 2020-01-30T19:05:55.080 回答