R中的差异表达基因答案

【问题标题】：differentially expressed genes in RR中的差异表达基因
【发布时间】：2012-10-16 11:55:46
【问题描述】：

I have the matrix in the following format :


ID_REF      GSM362180    GSM362181  GSM362188    GSM362189  GSM362192
244901_at   5.094871713 4.626623079 4.554272515 4.748604391 4.759221647
244902_at   5.194528083 4.985930299 4.817426064 5.151654407 4.838741605
244903_at   5.412329253 5.352970877 5.06250609  5.305709079 8.365082403
244904_at   5.529220594 5.28134657  5.467445095 5.62968933  5.458388909
244905_at   5.024052699 4.714631878 4.792865831 4.843975286 4.657188246
244906_at   5.786557533 5.242403911 5.060605782 5.458148567 5.890061836

在上面的矩阵中，第一列是基因列表（22810），对应的列对应不同的启动子（共4种不同的类型）。在这种情况下如何找到差异表达的基因？

我想使用 t 检验来识别 DEG。我知道在两种情况下（例如控制和治疗）使用 R 中的 multtest 包找到 DEG。但不知道如何处理四种不同类型的启动子并识别DEG。

【问题讨论】：

我看到了五列，但您只提到了四个发起人。你有多少样本（或每个启动子的样本）？另外，您的问题是什么：您是否在寻找促进剂的一般效果（无论哪种！）？还是要创建四个基因列表——每个启动子一个？
@January：实际上一共有8列，每个启动子都有重复。所以总共有 4 个启动子（有两次复制使其达到八列）。我想创建一个差异表达的启动子的一般列表，以及每个启动子的特定基因列表的另一个列表。所以我需要这两种可能性。
我可以使用 limma 包，但不知道该怎么做，否则我应该使用 ANOVA 吗？？

标签： r

【解决方案1】：

使用limma 包进行各种微阵列差异表达。它有一个出色的插图，可在其 Bioconductor landing page 上找到（连同安装说明）。如果使用 limma，请在 Bioconductor mailing list 上跟进问题（但如有必要，请先阅读小插图并咨询具有一些统计知识的人。

【讨论】：