介绍

本教程旨在指导用户如何在转录组数据中应用多种统计分析方法，包括差异表达分析（DESeq2）、差异表达基因的LFC（对数倍数变化）收缩分析（lfcShrink），以及无监督聚类分析。通过这些方法，用户可以深入理解数据中的生物学信号，并揭示不同条件下的基因表达变化。

• DESeq2差异分析：获取差异基因。
• 对数倍数变化分析lfcShrink：通过不同的收缩估计器，利用所有基因的信息来改善LFC的估计，使得结果更加稳定和可靠，有助于后续的基因排序和可视化分析。
• PCA分析：将高维数据转换为二维或三维，便于直观理解数据结构。
• 无监督聚类：将数据集中的样本划分为若干个簇或组，使得同一个簇内的样本相似度高，而不同簇之间的样本相似度低。
• 多组功能富集分析比较compareCluster：在一个单一的运行中分析和比较多个处理和时间点获得