早上好，我是新的R编程(只有5个月)我有RNAseq数据，我已经分析与DESeq2。我想做一个时间进程分析来识别不同细胞亚群中的基因模块。我执行LRT测试，然后我应用DEGpattern从DEGreport包。我获得了几个基因簇，现在我想进行功能分析，探索感兴趣的基因组的相关功能。但我只有基因和基因群的列表。我如何从我的DESeq2结果数据帧中提取关于特定簇基因的数据(Fold Change, pvalue等)?

dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = myMatrix, colData = myMeta, design = ~ celltype2) dds_LRT <- DESeq(dds, test = "LRT"， reduced= ~1) res_LRT <- results(object = dds_LRT，sig_res_LRT <- res_LRT%>% data.frame() %>% rownames_to_column(var="gene") %>% as_tibble() %>% filter(padj < 10^(-5)) sigLRT_genes <- sig_res_LRT %>% pull(gene) write.csv(sig_res_LRT，文件= " Timecourse / DEG_000001.csv”)行< - rlogTransformation (dds_LRT) rld_mat < -试验(行)#获得这些重要基因cluster_rlog rlog值< - rld_mat [sigLRT_genes,] #“degPatterns”“DEGreport”包的功能显示基因簇在样品组png(文件名=“Timecourse / Clusters.png”,宽度= 800,身高= 600)集群< - degPatterns (cluster_rlog、元数据= myMeta时间=“celltype2坳= NULL,情节= T) dev.off () colnames (cluster_rlog) < - myMeta celltype2 #美元提取组1基因集群cluster_groups < - $ df group1 < -集群df美元% > %过滤器(集群= = 1)write.csv (group1、文件= " Timecourse /集群/ Cluster_1_genelist.csv”)

要通过clusterProfile进行GO分析，除了一个特定集群的基因列表之外，我还需要其他数据，比如FC等，不是吗?谢谢提前

这个问题可能更适合像Biostars这样的论坛，在那里你可以找到关于生物信息编码的要点，在那里你不需要特别注意包开发人员。或者你可能想和生物信息学家开几次会，在你开始的时候，他会给你一些建议。

结果表具有行名，因此可以按行和列对表进行索引。如。res(基因,“pvalue”)会给出变量中命名的基因的p值吗基因。