差異表達分析的綜述

差異表達分析（Differential Expression Analysis, DEA）是轉錄組數據研究中的常見任務之一，旨在比較不同條件下基因表達水平的差異。這種分析有助於我們確定與特定生物學過程相關的基因，了解在不同條件下基因表達的變化情況，探索潛在的生物標誌物，以及預測疾病機制和藥物作用靶點等。

一、差異表達分析的基本流程

1、數據清洗與預處理。

轉錄組數據往往存在各種誤差，如測序質量低，接頭污染等，需要進行一系列的數據清洗與預處理，例如去除低質量序列和接頭序列，剔除低表達基因和異常樣本等。

2、基因表達量計算。

通過比對、組裝或直接計數等方法，計算每個基因在每個樣本中的表達量，常用的計數方法包括FPKM（Fragments Per Kilobase of transcript per Million mapped reads）和TPM（Transcripts Per Million）等。

3、基因表達差異分析。

根據不同條件下的表達量矩陣，應用不同的統計方法進行基因表達差異分析，常用的方法包括t檢驗、方差分析、秩和檢驗、負二項分布模型（Negative Binomial distribution）等。

4、功能富集分析。

將差異表達分析得到的基因列表與生物學數據庫進行比較，分析差異表達基因的生物學功能和通路，以便深入了解不同條件下生物學過程的變化。

二、差異表達分析的常見方法

1、RNA-seq。

RNA序列技術是目前最常用的差異表達分析技術，通過高通量測序儀對RNA樣本進行測序，可以鑒定不同條件下基因表達的顯著差異。RNA-seq技術在樣本數量和表達量檢測範圍上都具有優勢。

2、微陣列。

微陣列技術是早期差異表達分析的主流方法，利用基因芯片對RNA樣本進行雜交檢測，可以在同一試驗中同時檢測大量基因，並且一些商業芯片能夠實現高通量檢測。

3、北方印跡。

北方印跡技術是一種常規的差異表達分析方法，利用核酸探針對RNA樣品中感興趣的基因進行雜交檢測，通過不同條件下RNA的表達量變化來評估基因表達的差異。

4、RT-qPCR。

RT-qPCR技術可用於檢測少量RNA，具有快速、靈敏、準確和可重複性強等優點。它可以用於驗證差異表達結果，是RNA-seq的重要補充。

三、代碼實現

以下使用Python中的DESeq2庫來實現差異表達分析。首先我們需要從FASTQ文件中獲取原始序列，並進行比對、組裝、計數等預處理工作。然後我們可以使用DESeq2庫來進行基因表達差異分析：

'''
DESeq2庫的使用步驟:
1、安裝DESeq2：pip install DESeq2
2、讀取表達量數據，不同行表示不同樣本，不同列表示不同基因，本文使用的是TPM作為表達量，用pandas庫讀取數據為DataFrame；
3、將DataFrame轉換為DESeqDataSet；
4、使用DESeq函數進行差異分析，得到DESeqResults對象，包括基因ID，基因名稱，基因表達量以及差異表達分析的結果，例如FDR調整後的p值和log2比值等；
5、使用results函數將DESeqResults對象從數據框中提取出來，進行後續統計分析或可視化分析。
'''

import pandas as pd
from rpy2.robjects.packages import importr
from rpy2.robjects import r, pandas2ri

# 讀取表達量數據
data_df = pd.read_csv("expression_matrix.csv", index_col=0)

# 將DataFrame轉換為DESeqDataSet
pandas2ri.activate()
deseq2 = importr("DESeq2")
count_data = r['as.matrix'](data_df)
rownames = list(data_df.index)
colnames = list(data_df.columns)
dds = deseq2.DESeqDataSetFromMatrix(countData=count_data, colData=data_df, design=~condition)

# 使用DESeq函數進行差異分析
dds = deseq2.DESeq(dds)
res = deseq2.results(dds)

# 提取出差異表達分析的結果
results = pd.DataFrame(pandas2ri.ri2py(res))

四、總結

差異表達分析是轉錄組數據研究中的重要任務之一，可以幫助我們深入了解生物學過程的變化，以及探索潛在的生物標誌物。RNA-seq技術是目前最常用的差異表達分析技術，同時也有微陣列、北方印跡和RT-qPCR等方法。Python中的DESeq2庫可以幫助我們進行基因表達差異分析，得到FDR調整後的p值和log2比值等結果，為後續統計分析和可視化分析提供重要數據。