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Conda部署DESeq2与edgeR表达分析环境

共计 30 章节
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01
Conda简介与安装
Conda是什么 · Miniconda/Anaconda… · Windows/Mac/Linux安…
Conda简介
02
Conda环境管理基础
创建环境 · 激活/退出环境 · 列出环境
Conda环境管理基础
03
创建R专用conda环境
指定R版本 · 安装基础R包 · 设置环境变量
conda创建R专用
04
使用conda安装R及依赖
conda install r-ba… · 解决依赖冲突 · 验证R安装
conda使用
05
R包管理基础
install.packages与c… · CRAN镜像设置 · BiocManager的作用
R包管理基础install.pack…
06
通过conda安装Bioconductor基础包
conda install bioc… · 管理Bioc版本
condaBioconductor
07
安装DESeq2
使用BiocManager安装 · conda直接安装 · 验证安装成功
DESeq2安装
08
安装edgeR
使用BiocManager安装 · conda直接安装 · 验证安装成功
edgeR安装
09
安装常用辅助包
ggplot2 · pheatmap · dplyr
安装常用辅助包ggplot2
10
配置R环境镜像与加速
设置CRAN镜像 · Bioconductor镜像 · conda通道优先级
配置R环境镜像加速
11
导入RNA-seq计数数据
读取counts矩阵（CSV/TSV… · 处理样本信息表 · 构建DESeqDataSet对象
RNA-seq导入
12
数据预处理与质量过滤
低表达基因过滤 · 归一化因子计算 · 对数转换前的检查
数据预处理质量过滤
13
DESeq2差异表达分析基本流程
DESeq()函数 · 结果提取 · p值校正
DESeq2差异表达分析基本…
14
DESeq2结果探索与注释
results()参数详解 · lfcShrink收缩 · 添加基因注释（biomaRt）
DESeq2结果探索
15
DESeq2可视化基础
MA图 · 火山图（ggplot2） · PCA图
DESeq2可视化基础
16
DESeq2高级可视化
热图（pheatmap）展示差异基因 · 归一化表达值聚类
DESeq2高级可视化
17
edgeR差异表达分析基本流程
DGEList对象 · calcNormFactors · estimateDisp
edgeR差异表达分析基本…
18
edgeR结果提取与注释
topTags()函数 · FDR阈值 · logFC筛选
edgeR结果提取
19
edgeR可视化
MA图 · BCV图 · Smear图
edgeR可视化
20
两种方法的比较与选择
DESeq2 vs edgeR的核心… · 适用场景 · 结果一致性分析
两种方法的比较选择
21
处理多因素实验设计
公式设计（~condition · ~batch+condition） · 交互项
处理多因素实验设…condition
22
批次效应矫正
去除批次效应（ComBat · limma · 在DESeq2中纳入批次变量
批次效应矫正ComBat
23
基因集富集分析（GSEA）准备
排序基因列表 · 使用clusterProfiler进…
GSEA基因集富集分析
24
GO与KEGG富集分析
enrichGO · enrichKEGG函数 · 结果可视化（barplot
GOKEGG
25
结果保存与报告生成
导出差异基因列表（CSV） · 保存RData · 生成HTML报告（DT
结果保存报告生成
26
Conda环境导出与复现
conda env export · environment.yml · 项目可复现性保障
Conda环境导出
27
常见错误与调试技巧
R包版本冲突 · 内存不足 · 安装失败
常见错误调试技巧
28
批量处理多个比较
循环对比 · 结果整合 · 自动生成多组火山图与热图
批量处理多个比较循环对比
29
完整实战案例（上）
从下载公共数据（SRA/TCGA）到… · 再到DESeq2分析
完整实战案例SRA/TCGA
30
完整实战案例（下）
edgeR分析 · 两种方法结果对比 · 富集分析
完整实战案例edgeR