1-6实验设计，......，基因差异表达分析
这（相对较老的）实验检测了雄激素刺激对人前列腺癌细胞系LNCAP的影响（Li等人，2008年）。实验使用短（35bp）单端读取4控制和3个未处理的线路。读取与HG19对齐，使用Bowtie，并使用Ensembl 54基因模型进行计数。
输入数据edger.sDgelist.数据结构。
库（edger）path < - system.file（package =“goseq”，“extdata”，“li_sum.txt”）表。umarary < - read.table（path，sep ='\ t'，header = true，stringsasfactors= false）counts < - table.summary [， - 1] rownames（counts）< - table.summary [，1] Grp < - factor（rep（c（c（control），“处理”），times = c（4，3））总结< - dgelist（counts，lib.size = colsums（counts），group = grp）
使用“常见”色散估计，并使用精确测试比较两组
DISP < - EVARTATECOMMONDISP（汇总）测试< - AIFICTTEST（DISP）TOPTAG（测试）
的比较：处理控制## LOGFC LOGCPM PVALUE FDR ## ENSG00000127954 11.57498-80 1.278963 8.490376/6030 4.449530-65 4.449530-65 4.419763 8.499530-61 4.4197600 1.44976326060499530-65 4.449763 8.449763969060496019606,6039969606,60498938>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 601.317479e-55 ## ENSG00000091879 5.737627 6.282646 1.207655e-54 1.494654e-50 ## ENSG00000132437 -5.880436 7.951910 2.950042e-52 2.920896e-48 ## ENSG00000166451 4.564246 8.458467 7.126763e-52 5.880292e-48 ## ENSG00000131016 5.254737 6.607957 1.066807E-51 7.544766492 7.08514-45 1.685053/407203980-40-4.422468C-44 4.198522-40-40-4.6,600950
7.理解
首先提取所有P值，然后纠正使用多个比较p.adjust（）。将基因分类为差异化表达。
Padj < - with（测试$表，{保持< - logfc！= 0值< - p.adjust（pvalue [Keep]，方法=“BH”）成像（值，Rownames（测试）[保留]）}基因< - padj <0.05表（基因）
##基因## FALSE ## 19535 3208
对途径的基因符号
在引擎盖下，Goseq.使用Biocuctor注释包（在这种情况下org.hs.eg.db.和R Biocannopkg（“go.db”）从基因符号映射到途径。
通过这些包列（）和选择（）职能。你能在Ensembl基因标识符之间映射（行名称toptable（））去途径？关于“钻井”特定地标识符的“钻井”如何发现这个词的定义？
概率加权功能
计算每个基因的加权。这将在预定义的表中查找基因长度（如何使用TXDB包计算这些类型？根据基于基因通常由几个转录物组成的知识，计算这些“权重”是什么挑战，每个知识都不同地表达出来？）
PWF < - nullp（基因，“HG19”，“Ensgene”）
##加载HG19长度数据......
## PCLS中的警告（g）：初始点非常接近一些不等式##约束
头（PWF）
## DEgenes bias.data公益金## ENSG00000230758 FALSE 247 0.03757470 ## ENSG00000182463 FALSE 3133 0.20436865 ## ENSG00000124208 FALSE 1978年0.16881769 ## ENSG00000230753 FALSE 466 0.06927243 ## ENSG00000224628 FALSE 1510 0.15903532 ## ENSG00000125835 FALSE 954 0.12711992
过度和欠欠
执行主要分析。这包括基因与途径的关联
Go.Wall < - Goseq（PWF，“HG19”，“Ensgene”）
##获取Go Annotations ... ##对于9751基因，我们找不到任何类别。这些基因将被排除在外。要强制使用它们，请使用duemer_genes_without_cat = true运行（请参阅文档）。##这是版本1.15.1及更早版本的默认行为。##计算p值......
头（go.wall）
##类别over_represented_pvalue下_represented_pvalue ## 10729 Go：0044763 8.237627E-15 1 ## 10708 Go：0044699 2.079753E-14 1 ## 2453 Go：0005737 2.956026E-10 1 ## 3004 Go：0006614 6.131543E-09 1＃＃7499 GO：0031982 1.101818E-08 1 ## 2372 GO：0005576 1.339207E-08 1 ## NUMDEINCAT NUMINCAT ## 10729 1893 8355 ## 2453 1790 808080808080808080808080## 2372 669 2836 ##术语本体## 10729单生体细胞过程BP ## 10708单生体过程BP ## 2453细胞质CC ## 3004依赖于膜BP的SRP依赖性分毒蛋白## 7499囊泡CC ##2372细胞外区域CC
如果我们忽略了基因长度怎么办？
在这里，我们做了相同的操作，但忽略了基因长度
Go.Nobias < - Goseq（PWF，“HG19”，“Ensgene”，方法=“超高距离”）
##获取Go Annotations ... ##对于9751基因，我们找不到任何类别。这些基因将被排除在外。要强制使用它们，请使用duemer_genes_without_cat = true运行（请参阅文档）。##这是版本1.15.1及更早版本的默认行为。##计算p值......
将每个集合的超代表的p值与不同的方法进行比较
Idx < - 匹配（go.nobias $类别，go.wall $类别）plot（log10（go.nobias [，“over_represented_pvalue”）〜log10（go.wall [idx，“over_represented_pvalue”wallenius“，ylab =”hypergeometric“，xlim = c（-5,0），ylim = c（-5,0））abline（0,1，col =”红色“，lwd = 2）
