手动计算logFC（wilcoxon差异分析） |
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前段时间有小伙伴问怎么手动计算logFC，今天说一下。 logFC是log fold change的缩写，也就是log之后的差异倍数。这个差异倍数意思是某个基因在A组表达量的平均值是B组表达量平均值的几倍。 这个东西的计算其实很简单的，就是常规的对数计算而已。 一般来说，我们用tpm或者fpkm时，通常都会先进行log2处理，在log2处理后的表达矩阵里，如果某个基因在A组表达量是x，在B组表达量是y，那么这个基因的logFC = x - y。 这不是巧合，只是一个很简单的数学公式log(x/y)=log(x)-log(y) 准备数据用gse87466这个GEO的数据做演示，下载整理的过程这次就不演示了。数据在粉丝qq群文件，需要的加群下载即可。 代码语言：javascript复制library(easyTCGA) library(dplyr) ## ## Attaching package: 'dplyr' ## The following objects are masked from 'package:stats': ## ## filter, lag ## The following objects are masked from 'package:base': ## ## intersect, setdiff, setequal, union library(tidyr) load(file = "G:/easyTCGA_test/gse87466.Rdata")这是一个炎症性肠病的数据集，一共108个样本，21个normal，87个uc（ulcerative colitis）。 探针注释我已经提前做好了，但是有一些探针对应多个symbol，为了方便我这里直接删掉了： 代码语言：javascript复制exprSet[1:4,1:4] ## GSM2332098 GSM2332099 GSM2332100 ## IGK@ /// IGKC 13.86197 13.76880 13.95740 ## 13.95740 13.92619 13.79664 ## IGL@ 13.73797 13.61266 13.86197 ## IGH@ /// IGHA1 /// IGHA2 /// LOC100126583 13.79664 13.16844 13.76880 ## GSM2332101 ## IGK@ /// IGKC 13.95740 ## 13.86197 ## IGL@ 13.76880 ## IGH@ /// IGHA1 /// IGHA2 /// LOC100126583 13.73797 exprSet Running wilcoxon test ## => Analysis done. # limma的结果 diff_limma |
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