比较和收集工作分析数据的方法 。阐述信息采集的主要技术分析，compareand contrast的作文怎么样？Compareand contrast)的短文应该改成动词 。
1、简单的转录组差异基因表达 分析--DESeq2【contrast分析,in conTrast】经典转录组差异分析通常使用三个工具LIMA/VOOM、EDGER和DESeq2 。今天 ， 我们将通过一个小规模的转录组测序数据来演示DESeq2的简单过程 。对于DESeq2的分析进程，我们需要输入的数据包括:下面以mobData中的数据为例简单介绍一下DESeq2的分析进程 。因为mobData中的行名不提供基因ID ， 所以我们并不是在尝试探索生物学问题 。以mobData的行数作为它的IDDESeqDataSet，IDDESeqDataSet是DESeq2进程中存储readcounts和中间统计量分析 data的对象，后面所有的分析都是基于这个对象 。
2、如何用SPSS进行多因素方差 分析多元方差分析是自变量是否受一个或多个因素或变量影响的方差分析 。SPSS调用“单变量”过程来检验不同水平组合间因变量的均值是否因因素不同而不同 。在这个过程中，可以是分析各因素的作用，分析各因素之间的相互作用，分析协方差，以及各因素变量与协变量之间的相互作用 。这个过程要求因变量从多元正态总体中随机抽样，总体中每个单位的方差相同 。
因变量和协变量必须是数值变量，协变量和因变量不是相互独立的 。因子变量是分类变量 ， 可以是长度不超过8的数值型或字符型变量 。固定因素是反应处理的因素；随机因子是从总体中随机抽取的因子 。三个样本的HTSeqcount的原始数据可以在我的GitHub中找到，但是前面提到过 ， Jimmy的错误让我们分析只剩下三个样本，另一个样本需要从另一批数据中获取(请注意batcheffect)，所以不能保证每组都有两个副本 。我一直相信“你不是一个人”这句话，遇到这种情况的肯定不止我一个 ， 所以我找了几个解决方法，后面会介绍 ， 但是我们DESeq2要有重复的问题急需解决，所以我得自己补 。
我这样编的 。这只是一种填坑的方法 。更好的模拟数据的方法需要参考更专业的文献，希望在有生之年补上这部分 。这部分内容最早是在RNASeqDataAnalysis的8.5.3节看到的 ， 刚开始没看懂，但是学了生物统计学之后觉得是理解所有差异基因表达分析R包的关键 。
3、差异 分析data read . CSV(second _ magic . CSV，headert，row.names1) # 1 。构建一个模拟的表达式矩阵，在实际处理中用自己的表达式矩阵代替 。
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