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Galaxy 平台gene_id baseMean log2FoldChange lfcSE pvalue padj FBgn0039155 730.6 -4.6 0.17 4.3e-163 0 FBgn0025111 1501.4 2.9 0.13 5.8e-113 0 FBgn0029167 3706.1 -2.2 0.1 2.2e-108 0 FBgn0003360 4343 -3.2 0.15 1.5e-106 0 FBgn0035085 638.2 -2.5 0.14 1.3e-76 0 FBgn0039827 261.9 -4.1 0.23 3.4e-72 0 FBgn0034736 225.9 -3.5 0.21 1.1e-60 0 FBgn0029896 489.9 -2.4 0.15 5.8e-58 0 FBgn0000071 342.2 2.7 0.18 4.1e-49 0单因素设计 - R 语言library(DESeq2) pasCts - system.file(extdata, pasilla_gene_counts.tsv.gz, packageDESeq2, mustWorkTRUE) pasAnno - system.file(extdata, pasilla_sample_annotation.csv, packageDESeq2, mustWorkTRUE) cts - as.matrix(read.csv(pasCts,sep\t,row.namesgene_id)) coldata - read.csv(pasAnno, row.names1) coldata - coldata[,c(condition,type)] coldata$condition - factor(coldata$condition) coldata$type - factor(coldata$type) rownames(coldata) - sub(fb, , rownames(coldata)) all(rownames(coldata) %in% colnames(cts)) cts - cts[, rownames(coldata)] all(rownames(coldata) colnames(cts)) dds - DESeqDataSetFromMatrix(countData cts, colData coldata, design ~ condition) smallestGroupSize - 3 keep - rowSums(counts(dds) 10) smallestGroupSize dds - dds[keep,] # ------------------------------------------------------------------------- # 单因素设计 # ------------------------------------------------------------------------- dds$condition - factor(dds$condition, levels c(untreated,treated)) dds$condition dds$condition - droplevels(dds$condition) dds - DESeq(dds) res - results(dds) resLFC - lfcShrink(dds, coefcondition_treated_vs_untreated, typeapeglm) results resLFC[order(resLFC$padj), ] results$baseMean round(results$baseMean, 1) results$log2FoldChange round(results$log2FoldChange, 1) results$lfcSE round(results$lfcSE, 2) results$pvalue formatC(results$pvalue, format e, digits 1) results$padj round(results$padj, 4) results write.csv(results, pasilla_deg_results.tsv)可以看到不说分毫不差吧也几乎完全一样。多因素设计 - Galaxy 平台gene_id baseMean log2FoldChange lfcSE pvalue padj FBgn0003360 4343 -3.1 0.11 1.4e-175 0 FBgn0026562 43909.3 -2.5 0.09 1.6e-171 0 FBgn0039155 730.6 -4.6 0.17 3.6e-170 0 FBgn0025111 1501.4 2.8 0.1 4.1e-166 0 FBgn0029167 3706.1 -2.2 0.1 9.2e-114 0 FBgn0035085 638.2 -2.6 0.13 3.8e-91 0 FBgn0039827 261.9 -4.2 0.21 4.6e-86 0 FBgn0034736 225.9 -3.5 0.2 3.2e-69 0 FBgn0000071 342.2 2.6 0.15 8.6e-64 0多因素设计 - R 语言# ------------------------------------------------------------------------- # 多因素设计 # ------------------------------------------------------------------------- ddsMF - dds ddsMF levels(ddsMF$type) levels(ddsMF$type) - sub(-.*, , levels(ddsMF$type)) levels(ddsMF$type) design(ddsMF) - formula(~ type condition) ddsMF - DESeq(ddsMF) resMF - results(ddsMF) results resMF[order(resMF$padj), ] results$baseMean round(results$baseMean, 1) results$log2FoldChange round(results$log2FoldChange, 1) results$lfcSE round(results$lfcSE, 2) results$pvalue formatC(results$pvalue, format e, digits 1) results$padj round(results$padj, 4) results write.csv(results, pasilla_deg_results_multi-factor_designs.tsv)社群交流如果你有使用问题就到社群交流吧。推荐阅读中国银河生信云平台UseGalaxy.cn致力于零代码生信分析。平台拥有海量计算资源、3000 多个生信工具和数十条生信流程并且为用户提供 200G 免费存储空间。进群交流请先加 usegalaxy 为好友。我们还为进阶用户提供高质量培训课程RNA-seq数据分析实战 | 2026年第1期开启你的生信学习之旅