edgeR之配对检验分析差异基因的使用教程 edgeR的介绍

背景

RNA-seq表达谱与生物复制的差异表达分析。 实现一系列基于负二项分布的统计方法，包括经验贝叶斯估计，精确检验，广义线性模型和准似然检验。 与RNA-seq一样，它可用于产生计数的其他类型基因组数据的差异信号分析，包括ChIP-seq，Bisulfite-seq，SAGE和CAGE。

简介

edgeR包是进行RNA-seq数据分析非常常用的一个R包。该包需要输入每个基因关于每个样本的reads数的数据，每行对应一个基因，每一列对应一个样本。edgeR作用的是真实的比对统计，因此不建议用预测的转录本。

归一化原因：

技术原因影响差异表达分析：

1）Sequencing depth：统计测序深度(即代表的是library size)；

2）RNA composition：个别异常高表达基因导致其它基因采样不足

3）GC content： sample-specific effects for GC-content can be detected

4）sample-specific effects for gene length have been detected

注意：edgeR必须是原始表达量，而不能是rpkm等矫正过的。

1.读取表达矩阵文件

>SFTSV_24vscontrol_circ<-read.table("edgeR_TPM_SFTSV_24vscontrol_circ.txt",header= T,stringsAsFactors = F)[,1:8] #读取基因表达量数据矩阵，包含6列样本（可分为C1和D1两组，每组各3个样本）共计1031行基因。

2.构建分组变量

分为control组和SFTSV_24组,每组都为三个重复

>group<-c(rep("control",3),rep("SFTSV_24",3))

3.构建DGElist对象

这里因为已经有rawdata的count文件，因此直接用DGEList()函数就行了，否则要用readDGE()函数

DGEList对象主要有三部分：

1、counts矩阵：包含的是整数counts;

2、samples数据框：包含的是文库(sample)信息。一共有4列，第一列为每个组的组名，第二列为group列，是上面构建的分组变量，第三列是lib.size列，如果不自定义lib.size，lib.size为每组记录的count之和，第四列为norm.factors列。

3、一个可选的数据框genes：gene的注释信息

###由于这里记录的是circRNA的back-spliced junction reads，这里的数据是取所有样本的circRNA的交集，所以这里的lib.size需要重新设定，设置为最开始的每个样本中所有circRNA的count之和###     

>y<-DGEList(count=SFTSV_24vscontrol_circ[,3:8],group=group,genes=SFTSV_24vscontrol_circ[,1:2],lib.size = c(48843,35329,48667,31309,35582,40933)) #这里重新设置了lib.size

 4.过滤和标准化

过滤：因为这里记录的是circRNA的count数，已经在分析的过程中过滤过，所以这里不进行数据的过滤。

如果是mRNA或者lncRNA的count数，需要对其的表达量进行过滤。对于在大多数样本中表达数量都很少的基因，需要进行过滤，这一步可以根据自己定义的标准过滤，edgeR推荐使用该包的CPM（ count-per-million ）值进行过滤，命令：

>keep <- rowSums(cpm(y)>1) >= 2#至少在两个样本里cpm大于1
>y <- y[keep, , keep.lib.sizes=FALSE]

标准化：edgeR的标准化思想主要针对的是不同样本在建库时效应。这一点与RPKM不同，因为edgeR认为不同的基因对于所有样本的影响是相同的，所以不必考虑。因此为了消除这种建库时的效应，edgeR会更推荐你使用他的calcNormFactors函数，算出来的值叫做trimmed mean of M-values (TMM) ，命令为：

>y <- calcNormFactors(y)
>y$samples
>plotMDS(y) #这里主要是通过图形的方式来展示实验组与对照组样本是否分得开，以及同一组内样本是否能聚的比较近，即重复样本是否具有一致性

 5.估计离散度

> y <- estimateCommonDisp(y, verbose=TRUE)
> y  <-estimateTagwiseDisp(y)
> plotBCV(y)

 6.通过检验差异来鉴别差异表达基因

>et <- exactTest(y)

>top <- topTags(et) #这里可以设置topTags函数的参数，输入?topTags可以查看topTags的详细用法，可以设置参数n来调整显示的条目，默认是n=10，可以通过设置sort.by="logFC"来按照|logFC|的降序排序,设置p.value=0.05来筛选p-adjusted value<0.05的基因

7.筛选差异基因与基本统计


>summary(de <- decideTestsDGE(et,adjust.method = "BH", p.value = 0.05，lfc=1)) #默认的参数是adjust.method="BH",也可以设置为adjust.method="fdr",BH和fdr是等价的，p.value=0.05也是默认的参数，指的是筛选FDR小于0.05的基因，这里也可以设置lfc参数，默认的lfc为lfc=0,也可以根据自己需要设置，更多的函数参数可以输入?decideTestsDGE查看