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语言因子实验设计和解释案例分析报告R示例1:两组比较示例2多个组实例3两个条件，两个基因型，一个交互项野生型治疗效果（主效应）0突变体治疗的效果0没有治疗的突变型和野生型之间有什么区别？通过治疗，突变型和野生型有什么区别？基因型的不同反应（相互作用项）实例4两个条件，三个基因型基因型I的条件效应（主效应）基因型HI的条件效应基因型n的条件效应在条件下in与II的影响A基因型HI与基因型I的条件效应的相互作用项基因型HI与基因型n的条件效应的相互作用项为了允许iDEP中的复杂模型（http://g+1ab.org/idep/）,我尝试了解如何构建事实模型，并从DESeq2中提取期望的结果以下是基于DESeq2中resutls（）函数的帮助文档，以及Mike Love对用户提问的回答我想要做的一个重点是，当研究设计涉及多个因素时（参见上面关于基因型+治疗实例的图），结果的解释是棘手的与R中的回归分析类似，分类因素的参考水平构成了我们的分歧的基础然而，默认情况下，它们是按字母顺序确定的选择每个因素的参考水平是至关重要的否则你的系数可能会有所不同，这取决于你如何进入DESeq2的实验设计这可以通过R中的relevel（）函数完成参考级别是构成有意义比较基础的因素的基线级别在野生型与突变型实验中，“野生型”是参考水平在治疗与未治疗，参考水平显然是未经处理的例3中的更多细节例两组比较1:首先制作一些示例数据library DESeq2dds-makeExampleDESeqDataSetn=10000,6assaydds[i:io,]##samplei samplesamples sampledsamples sample6##genei64111213##gene291223131428##gene35812117317811897##gene4040383##genes27369812##gene648835382113##geney365061524422##gene86816141819##geneg214266419198157166##geneio20121612162这是一个非常简单的实验设计，有两个条件colDatadds##DataFrame with6rows and1column##condition####samplei A##sample2A##samples A##sample4B##samples B##sample6B dds-DESeqCdds resultsNamesdds##
[1]n Intercept™*condit ion_B_vs_An这显示了可用的结果请注意，默认情况下，R会根据字母顺序为因素选择一个参考级别这里A是参考水平折叠变化定义为B与A比较要更改参考级别，请尝试使用“同一个”函数二res-results dds,,contrast“condition res-res[orderres$pay Jknitrlibrarykableres[i5-34]baseMeanlog2FoldChange pvaluepacjjgene
9056360.168909-
2.
0453790.
00000000.0001366gene
308743.897516-
2.
2033030.
00001730.0858143gene376372,409877-
1.
8347870.
00004340.1434712gene
2054322.
4949631.
5374080.
00006810.1689463gene
46176.
2274156.
1252380.
00020190.4008408如果我们想用B作为控制，并用B作为基线定义倍数变化那我们可以这样做res-results dds,contrast=“condition ix=which.minres$padjres-res|orderres$padj,]kableres[i5,-34]baseMean log2FoldChange pvaluepadjgene
9056360.
1689092.
0453790.
00000000.0001366gene
308743.
8975162.
2033030.
00001730.0858143gene
376372.
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8347870.
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1.
5374080.
00006810.1689463gene
46176.227415-
6.
1252380.
00020190.4008408正如你所看到的，折叠的方向是完全相反的这里我们展示最重要的基因barplotfassaydds|ix,]las=2main=rownamesdds Iix]2:gene9056700600-500-400-300-200100」0怎dE,示例多个组2:假设我们有三个组A,B和C.dds-makeExampleDESeqDataSetn=ioo111=63dds$condition-factorcnAH,HAH,nBn,nBn,HCH,nCndds-DESeqddsres=resultsCdds,contrast=cnconditionl\nCf\MAnres-res[orderres$payJkableres[i=5,-34]baseMean log2FoldChange pvaluepadjgene
23.634986-
5.
1017730.
03486790.5515088gene
204.678176-
4.
4909820.
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3456.068672-
1.
4621550.
01678200.5515088gene
35537.847175-
1.
1772400.
00879130.5515088gene
4193.
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