探索转录组差异表达的深度解析：limma的火山图与热图绘制
在生物信息学领域，使用R语言的limma包进行基因表达数据的细致分析至关重要。limma凭借其强大的统计模型和广泛的认可，成为差异表达研究的首选工具。本文将带你深入了解这一过程，从环境部署到结果可视化，逐一揭示关键步骤。
首先，确保环境准备充足，安装limma及其相关包，如ggVolcano和ggplot2。数据预处理则要求样本信息表包含至少两个生物学重复，以确保实验的可靠性和数据的稳定性，而数据格式通常采用TPM（转录本碱基对数量）。
核心步骤：
1. 通过广义线性模型，运用limma包进行差异表达分析，其中关键函数包括lmFit、contrasts.fit、eBayes和topTable。
2. 通过这些函数，你可以获得DEG（显著差异表达基因）的详细信息，包括logFC、AveExpr、统计显著性指标等。
接着，设置样本比较（如CK vs HT），生成1/-1矩阵，筛选出具有统计显著性（P.Value < 0.05）和显著表达变化（logFC > 1或logFC < -1）的基因。这些结果将被整理成文件，如DEG_result_1_005.txt和DEG_result.txt，分别标注上调和下调基因。
进一步，提取并保存最显著的差异基因，如前1000个，形成txt文件。自定义筛选条件后，你可以获得差异基因集（all_diffsig_filtered.csv）、上调基因(diffup_filtered.csv）和下调基因(diffdown_filtered.csv)。
完成limma分析后，火山图是验证结果的有效工具。通过ggvolcano或ggplot，你可以清晰地展示logFC与调整后的P值关系，直观展示基因的表达差异。
代码示例：
DEG显著基因 <- DEG[P.Value < 0.05 & abs(logFC) > 1,] DEG热图数据 <- expr_data[rownames(DEG显著基因),] # 热图生成
pdf("job_火山图示例.pdf") pheatmap(DEG热图数据, color = colorRampPalette(c("blue", "white", "red"))(100), scale = "row", border_color = NA, fontsize = 10, show_rownames = FALSE) dev.off()
最后，结合专业的知识和上述步骤，你可以深入解读转录组数据，揭示基因表达差异的秘密。请参阅知乎文章获取更多实例和深入解读。
作者注：mdnice，致力于科学数据解析的多平台分享。