Limma ， DESeq2，EDGER差异分析以及在不同时空和不同条件下绘制韦恩图差异Gene分析对于RNAseq 分析很重要 。做差异-4/总结imma、edgeR、DESeq2基本上是做转录组的金标准差异-4/，转录组的大部分文章都是用这三个R包做的，最后，输出大量MSTR风格的基因id，相信当你使用hisat 2 stringtiedesq 2流程Do-3表达Gene分析 ， 最终会输出很多带有MSTR字符的基因id 。
1、刚入门时老师非要合并dataset时batcheffect困扰许久 1 。什么是batcheffect？是指对不同批次的样品进行处理和测量而产生的技术，与试验过程中记录的任何生物变异无关差异 。批量效应是高通量实验中常见的变异来源，它受一些非生物因素的影响 ， 如日期、环境、处理组、实验者、试剂和平台 。在合并分析不同批次的数据时 ， 通常的标准化方法不足以调整批次之间的差异如果批次效应严重，这些差异会干扰实验结果 ， 所以我们无法判断差异 表达的基因是来自我们要研究的因素还是与批次有关 。
2、关于stringtie定量基因的时候,最后输出很多MSTRG样式的geneid我相信当你使用这套hisat 2 stringttiedeseq 2流程Do-3表达Gene分析，你最终会输出很多带有MSTRG字样的基因id 。我第一次搜这个问题的时候，网上有人给出的答案是这个类似MSTRG的id是一个新发现的转录本，但是我做的结果几乎有一半是有这个id的基因，我觉得可能性不大 。于是我在外网上找到了开发者关于这个问题的回答，大概意思是说在使用stringtie运行脚本的时候，因为是多线程，所以每个线程都是分开运行的，在接收一个gene_id的时候 ， 我会先给他一个MSTRGid，这样合并的时候就不会乱了 。所以下面有人回复说官网给的prepDE.py的脚本可以修改一下 ， 把第26行标识的gene_id改成ref_gene_id 。经过我的尝试，发现当Re _ gene _ Idre时，方差随着均值的增大而增大 。Compele (gene _ ID(或在构建dds之前添加RNAseqrawcounts) 。如果主成分分析直接由sizefactornormalized read counts:counts(DDS，normalized T)构成，结果通常只取决于少数表达最高的基因，因为它们在样本间表现出最大的绝对值差异 。为了避免这种情况 ， 一种策略是采用归一化计数值的对数加上较小的伪计数:log2 (Counts (DDS 2，
但这样一来，计数低的基因会倾向于主导结果 。作为一种解决方案，DESeq2为计数数据提供了稳定zethevarianceacrostheean的转换 。其中之一是正则化logarith mtransformationorrlog2 。对于高计数的基因，rlog转化可以获得与普通log2转化相似的结果 。
3、2020-01-03小白新手DESeq2包的使用(counts数据 差异 分析【deseq2做差异表达分析流程,Deseq2四组差异基因分析】seg colnames(uni sample _ merge)group _ name substr(seg，14 ， 15)group if else(as . numeric(group _ name 。
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