使用r语言edgeR package进行基因差异表达分析的例子
实验数据：
相同的组织被分成两组，控制vs treat，每组七个样本。 数据的第一列是基因名称，接下来的14列是对应的count。
##bioconductor和edgeR软件包的安装
source (“http://bio conductor.org/bioclite.r”)
bioclite(「Edger " )
library(「limma”
库(“edger”)
#读取数据，方法自由
原始数据
检查头(raw data ) #读取是否正确
y
#过滤和标准化
left1)=4 #过滤标准至少是onecountpermillion(CPM )
y
y
y
#检测样品的outlier and relationship
y
设计矩阵的设计
组
设计
y
推测离散度
y
y
y
#差异表达基因，toperformquasi-likelihood f-tests :
fit
qlf
toptags(qlf ) #前10个差异表达基因
#or差异表达基因，toperformlikelihoodratiotests 3360
fit
lrt
toptags(lrt ) #前10个差异表达基因
##火山图
摘要(de
detags
plotsmear(qlf，de.tags=detags ) )。
ab line (h=c (-4，4 )，col=’blue’)蓝线为双倍差异表达基因，差异表达数据在qlf中
(2) or共享)我喜欢0