RNA-seq计数数据的差异表达分析

DESeq2是Bioconductor中的RNA-seq计数数据分析包，常用于差异表达研究。分析需要把计数矩阵、样本信息和实验设计放在一起核对。样本分组、批次和其他设计因素可能影响模型，不能仅以一个软件命令替代实验设计的判断。

数据与环境准备

准备未经过TPM或FPKM转换的原始计数矩阵及样本信息表，核对列名、行名和样本顺序。保留计数来源、注释版本、批次和重复情况的记录。

建议的入门工作流

1. 检查输入矩阵与样本表，明确比较方向和设计变量。
2. 参考官方工作流完成建模，并检查样本关系及异常样本。
3. 导出效应量、显著性结果和必要图表，记录阈值及后续筛选规则。

结果复核与常见问题

不要把TPM或FPKM当作原始计数直接输入。差异结果需要结合样本量、批次、效应量及多重检验解释；统计显著不自动等同于生物学意义。记录设计公式、比较方式和包版本，便于重新分析。

安装、许可与项目记录

按官方文档准备原始计数和实验设计；不把TPM直接当作原始计数输入。

从下方官网入口核对当前发行包与文档，先用少量数据验证环境。记录软件版本、关键参数、输入数据来源和输出文件位置，保留能够重新执行的步骤；重要项目升级前先保存原环境并比较结果。