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DESeq2结果解读与特征标记筛选指南

共计 30 章节
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01
DESeq2简介与背景
RNA-seq差异表达分析概述 · DESeq2的统计学原理（负二项分布…
DESeq2简介
02
RNA-seq数据基础
FASTQ · 比对 · 定量流程简介
RNA-seq数据基础
03
实验设计与生物学重复
重复的必要性 · 最小样本量建议 · 常见设计类型（两两比较
实验设计生物学重复
04
输入数据准备
count矩阵文件与样本注释（met… · 缺失值处理
输入数据准备count
05
DESeq2安装与加载
R环境配置 · Bioconductor安装命令 · 加载包与版本检查
DESeq2安装
06
构建DESeqDataSet对象
DESeqDataSetFromMa… · colData · design）
DESeqDataSet构建
07
差异表达分析主流程
DESeq()函数整体调用 · 内部步骤：估计大小因子 · 估计离散度
差异表达分析主流…DESeq
08
结果提取与初步查看
results()函数使用 · 结果表格（DataFrame）的列含… · log2FoldChange
结果提取初步查看
09
结果表格深度解读
log2FoldChange的生物学… · p值的统计意义 · padj（FDR）校正原理（Benj…
结果表格深度解读log2FoldChan…
10
筛选显著差异基因
常用阈值（padj 1） · subset()与which()筛选…
筛选显著差异基因padj
11
多重假设检验校正详解
为什么需要校正？BH方法的计算逻辑 · DESeq2默认的independe…
多重假设检验校正…BH
12
MA图绘制
plotMA()函数 · 结果可视化——展示整体表达变化与差异…
MA图绘制
13
火山图绘制
利用ggplot2或Enhanced… · 展示log2FC vs -log10… · 标注关键基因
火山图绘制ggplot2
14
热图可视化
基于vst/rlog标准化表达值 · pheatmap绘制差异基因热图 · 行/列注释
热图可视化vst/rlog
15
数据标准化与变换
vst()与rlog()的区别与适用… · 用于下游聚类和降维
数据标准化变换
16
样本间距离与PCA
Dist计算 · plotPCA()主成分分析 · 检查批次效应与样本聚类
PCA样本间距离
17
批次效应处理
在design公式中加入批次变量 · ComBat-seq等替代方法的适用…
批次效应处理design
18
多重比较与对比分析
contrast参数用法 · 多个条件两两比较 · 提取特定比较结果
多重比较对比分析
19
特征标记筛选策略概述
差异基因筛选 · 机器学习特征选择 · 基于已知数据库的标记集
特征标记筛选策略…差异基因筛选
20
基于表达量的特征筛选
筛选高表达/低表达基因 · 表达值分位数 · CV（变异系数）过滤
基于表达量的特征…筛选高表达
21
基于统计显著性的特征筛选
多阈值组合（padj 2） · 稳健性考量（重复性验证）
基于统计显著性的…padj
22
特征标记的交叉验证
重叠分析（Venn图） · 独立数据集验证 · 文献证据支持
特征标记的交叉验…Venn
23
富集分析简介
超几何分布 · Fisher精确检验 · 评估基因集是否在差异基因中富集
富集分析简介超几何分布
24
GO（Gene Ontology）富集分析
clusterProfiler包使用 · BP/CC/MF三大分支的解读
GOGene
25
KEGG通路富集分析
KEGG数据库简介 · enrichKEGG()与pathv…
KEGG通路富集分析
26
GSEA（基因集富集分析）
与ORA的区别 · fGSEA包使用 · NES（标准化富集分数）解读
GSEA基因集富集分析
27
常用基因集数据库
MSigDB的H · C2 · C5等集合
常用基因集数据库MSigDB
28
综合案例1
从原始counts到差异基因列表——… · DESeq2分析 · 结果筛选）
综合案例1counts
29
综合案例2
特征标记筛选与富集分析——筛选top… · 进行GO/KEGG/GSEA并生成图…
综合案例2top
30
结果报告与发表级图表制作
ggpubr · pheatmap · ComplexHeatmap美化技巧
结果报告发表级图表制作