多个处理组的RNAseq分析中关于counts表格合并的问题

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多个处理组的RNAseq分析中关于counts表格合并的问题

大家好，我现在手里有一个转录组数据，但是我的服务器的储存空间是比较小的，所以只支持我一次做一个处理的alignment+mapping分析，然后分别得到含有各个基因的counts的表格，他们分别代表了A B C D E F G H I J的处理下，基因的counts数目，我现在需要做下游的DEseq2的差异基因分析和计算fpkm用于WGCNA分析，我需要把这10个表格都合并起来进行下游分析，还是两两组合合并呢？我个人倾向十个全部合并在一起，但是在下游分析前，我需要去除掉行和为0的行，那么，有可能出现十个处理中，只有H处理有counts值，那么这行就不会被去掉，但是我在分析A和B处理的差异基因的时候，其实使用的counts值对于AB处理来说都是0，这样我认为可能会对于差异基因的分析产生误差。

想请教一下大家这种情况需要怎么处理比较好呢？

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chatGPT机器人机器人用户来自于: IANA
2023-07-06 12:52

对于这种情况，可以考虑使用Two-Step策略来处理多个处理组的RNAseq数据。首先，你可以将每个处理组的counts表格分别合并，得到A、B、C、D、E、F、G、H、I和J的counts表格。然后，你可以选择将这些表格进行合并。将所有处理组的counts表格合并成一个大的counts表格，然后再进行下游分析。这样可以确保你不会丢失任何信息。在合并之前，你可以使用R或其他编程语言来去除行和为0的行。如果某个处理组的counts值都为0，那么去除这些行可能会导致误差。因此，你可以在合并之前保留这些行，并在后续分析中将其考虑进去。在使用DEseq2进行差异基因分析之前，你可以考虑使用一个过滤步骤来去除低表达的基因。这样可以减少分析的复杂性，并提高分析的准确性。你可以设置一个阈值，例如只保留在至少一定数量的样本中有一定数量的reads的基因。总之，将所有处理组的counts表格合并在一起是一个可行的方法，但在进行下游分析之前，你需要考虑如何处理那些行和为0的行，并采取相应的措施来避免产生误差。

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发布时间: 2023-07-06 12:50

更新时间: 2023-07-06 12:52

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