根据您的问题，我了解到您在进行亚组差异基因构建模型时遇到了一个选择问题。您发现使用logFC>1的差异基因与使用分组相关Boruta降维的差异基因交集很少。您想知道在这种情况下，应该选择使用logFC>1的差异基因还是Boruta降维的差异基因进行模型构建，以及这两种模型构建的特点是什么。 首先，让我们了解一下这两种模型构建的特点。 1. 使用logFC>1的差异基因进行模型构建： - 差异基因的选择是基于基因表达差异的阈值(logFC>1)。 - 这种方法可以直接从差异表达基因列表中选择差异较大的基因进行模型构建。 - 优点是简单直观，适用于筛选差异较大的基因。 - 缺点是可能会忽略一些差异较小但仍具有重要生物学意义的基因。 2. 使用Boruta降维的差异基因进行模型构建： - Boruta是一种基于随机森林的特征选择算法，可以排除对模型无用的特征。 - 通过对特征进行重要性评估，Boruta可以识别出对模型预测能力最重要的特征。 - 优点是可以减少特征维度，提高模型的解释性和性能。 - 缺点是可能会忽略一些差异较小但仍具有生物学意义的基因。 那么，针对您的情况，应该如何选择模型构建的方法呢？ 1. 如果您更关注差异较大的基因，并且认为这些基因更能够解释您的研究问题，那么您可以选择使用logFC>1的差异基因进行模型构建。这样可以确保您的模型更加关注差异较大的基因。 2. 如果您更关注模型的解释性和性能，并且希望减少特征维度，那么您可以选择使用Boruta降维的差异基因进行模型构建。这样可以确保您的模型更加简洁，同时保留了对模型预测能力最重要的特征。 最终的选择取决于您的研究目的和假设。您可以综合考虑差异基因的数量、差异大小以及模型的解释性和性能要求来进行决策。 希望以上回答对您有帮助！如果您还有任何问题，请随时提问。