DESeq2 基因差异表达分析与统计建模培训课程-中科信软培训中心

DESeq2 基因差异表达分析与统计建模培训课程

培训对象：转录组研究人员、生物统计人员、需要掌握基于计数数据的差异表达分析方法的科研人员。
培训目标：
1. 理解DESeq2基于负二项分布的统计模型原理，掌握输入数据的准备与预处理方法。
2. 熟练使用DESeq2进行基因水平的差异表达分析，正确解读分析结果与统计指标。
3. 掌握数据可视化与结果解读技巧，能够将差异基因列表用于下游功能富集分析。
培训内容介绍：
1. RNA-seq计数数据：理解基因表达计数矩阵的产生方式（HTSeq-count、featureCounts、Kallisto）。
2. DESeq2统计原理：了解负二项分布模型、均值-方差关系、倍数收缩等核心统计思想。
3. R环境与数据准备：安装DESeq2包，准备计数矩阵和样本信息表，导入R环境。
4. DESeq2对象构建：使用DESeqDataSetFromMatrix构建数据对象，指定实验设计公式。
5. 差异表达分析流程：运行DESeq函数完成归一化、离散度估计和统计检验的全流程。
6. 结果提取与解读：使用results函数提取比较结果，理解baseMean、log2FoldChange、pvalue、padj的含义。
7. 数据归一化探索：了解size factor的计算方式，比较原始计数与归一化计数的差异。
8. 可视化诊断：绘制MA图、火山图、PCA图、样本距离热图，评估数据质量和分析效果。
9. 多重假设检验校正：理解padj的计算方式（BH方法），掌握显著基因筛选标准。
10. 多因素实验设计：处理包含批次效应、配对样本等复杂实验设计的差异分析。
11. 结果导出与注释：将显著差异基因列表导出，添加基因符号和功能注释信息。
12. 综合实战演练：以真实RNA-seq计数数据为例，完成DESeq2全流程分析及可视化。

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