目前有一批别人已经处理好的bulk RNAseq的文件（从counts利用kallisto，以tximport形式导入DESeq2分析得到的TPM矩阵和vst矩阵），也有样本的分组信息，后续应该如何进行差异分析，尤其是某一组特定基因的表达差异。
注意是:已有TPM矩阵和vst矩阵，如何进行下游分析
基于new Bing的精确模式的回答：
bulk RNAseq 的差异分析一般包括以下几个步骤：
对原始的 fastq 数据进行质控和过滤，去除低质量的 reads 和 adapter 序列，可以使用 fastp 或其他工具。
对过滤后的数据进行比对或定量，可以使用 hisat2 或 salmon 等工具，得到 bam 文件或 TPM 矩阵。
对比对或定量的结果进行标准化和变换，可以使用 tximport 或 TPMCalculator 等工具，得到 vst 矩阵或其他格式。
对标准化或变换后的结果进行差异分析，可以使用 DESeq2 或其他工具，得到差异表达基因列表和 volcano plot 等图形。
对差异表达基因进行功能注释和富集分析，可以使用 clusterProfiler 或其他工具，得到 GO 或 KEGG 等富集结果和图形。
如果你想对某一组特定基因的表达差异进行分析，你可以在第四步中指定这些基因作为感兴趣的基因（interest group），然后用 DESeq2 的 contrast 参数来设置比较的组别，得到这些基因的差异表达结果。
希望这些信息对你有帮助。
我引用ChatGPT作答：
对于bulk RNAseq数据的下游分析，一般可以分为如下步骤：
1 质控和数据预处理：对于已经得到的TPM和vst矩阵，一般不需要进行太多的质控和数据预处理。不过，我们需要检查数据的分布情况，确保数据质量良好。
2 差异分析：使用DESeq2或edgeR等差异分析软件，对不同组之间的差异进行分析。我们可以使用样本分组信息，对不同组之间的差异进行比较。可以根据差异显著性筛选差异表达基因。
3 基因注释和生物信息学分析：通过基因注释数据库，对差异表达基因进行生物信息学分析，如GO富集分析、KEGG通路分析等，探究差异基因的生物学意义。
4 可视化分析：使用各种数据可视化工具，对差异表达基因进行可视化分析，如热图、箱线图、散点图等，展示差异基因的表达模式。
对于需要比较特定基因在不同组之间的表达差异，可以在差异分析中，针对这些基因进行筛选，进行单基因分析，或者使用基因集富集分析等方法。具体分析方法可以根据实际情况进行选择。
以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
首先，需要对已有的TPM矩阵和vst矩阵进行QC（质控）和标准化处理。QC可以通过统计每个样本的平均TPM/vst值，看是否有异常值和是否存在批次效应。标准化可以使用一些常用的方法，如全局标准化（global scaling）或TMM（trimmed-mean of M values）标准化等。
接下来，可以使用一些差异表达分析工具，如DESeq2、edgeR、limma-voom等，对不同组之间的差异进行分析。其中，DESeq2是一种广泛应用的工具，其流程主要包括数据导入、基于负二项分布的模型拟合、差异分析统计等多个步骤。在使用DESeq2时，需要先将TPM矩阵或vst矩阵转化为DESeq2所需的格式，即建立countData和colData两个对象，然后使用DESeqDataSetFromMatrix函数将两个对象结合起来，并进行模型拟合和差异分析。
比如使用DESeq2进行差异分析的代码如下所示：
# 导入数据并建立countData和colData对象
countData <- as.matrix(read.table("tpm_matrix.txt", header=TRUE, row.names=1))
colData <- read.table("sample_info.txt", header=TRUE, row.names=NULL)
dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = countData, colData = colData, design = ~Group)
# 进行差异分析
dds <- DESeq(dds)
res <- results(dds, contrast=c("Group", "Group1", "Group2"))
# 输出差异基因列表
res <- res[order(res$padj),]
write.csv(res, "diff_genes.csv")
# 筛选差异表达基因
sig_genes <- subset(res, padj < 0.05 & abs(log2FoldChange) > 1)$gene_id
# 对特定基因进行进一步分析
gene_of_interest <- "MYC"已黑化的小白 gene_exp <- counts(dds, gene_of_interest)
plotCount(gene_exp, intgroup = "Group", col = "blue", las = 2)
其中，tpm_matrix.txt和sample_info.txt分别为TPM矩阵和样本信息文件。Group1和Group2为分组信息中需要比较的两组。在差异分析中，注意需要进行多重检验校正，如Benjamini-Hochberg校正（padj）。对于某一组特定基因的表达差异，可以使用counts函数获取该基因在各个样本中的表达值，然后使用plotCount函数可视化其表达模式。
除了DESeq2外，也可以使用其他的差异表达分析工具进行下游分析，但流程基本类似，只是操作方式略有不同。另外，针对不同的研究问题，还可以进行基因富集分析、通路分析等进一步分析。
如果我的回答解决了您的问题，请采纳！
对于已有TPM矩阵和vst矩阵的bulk RNA-seq数据，可以使用以下步骤进行差异分析：
数据预处理：根据实验设计和样本分组信息，将TPM矩阵和vst矩阵中的数据按照分组进行整理和归纳。
差异分析：使用DESeq2等差异表达分析软件，对归纳后的数据进行差异分析。将差异显著性（p-value或者FDR）设置阈值，选择具有显著差异表达的基因集合。
功能注释和富集分析：使用GO、KEGG等数据库，对选择出的显著差异表达基因集合进行功能注释和富集分析。
可视化分析：使用R语言中的ggplot2、pheatmap等工具，对差异表达结果进行可视化分析，以更好地了解基因的表达情况和变化趋势。
对于某一组特定基因的表达差异，可以在上述步骤中，将感兴趣的基因作为关键词进行搜索和筛选，以选择与该基因有关的差异表达信息。同时，也可以将选择出的基因集合进行聚类分析，以发现不同基因之间的相互作用和相关性。
需要注意的是，在使用已有的TPM矩阵和vst矩阵进行差异分析时，应该对数据的质量进行评估，包括基因表达的一致性、样本之间的方差差异和偏差等方面，以确保分析结果的可靠性和准确性。
引用chatGPT作答，对于已有的TPM矩阵和vst矩阵，您可以使用差异表达分析工具如DESeq2或edgeR进行下游分析。
首先，您需要将TPM矩阵或vst矩阵转化为count矩阵，因为DESeq2和edgeR需要的输入是基于count的表达矩阵。这可以使用软件包如tximport或Deseq2中的函数进行转换。例如，您可以使用tximport包中的tximport()函数将TPM矩阵转换为count矩阵。
接下来，您可以使用DESeq2或edgeR中的函数来进行差异表达分析。您需要提供样本分组信息，以便确定哪些基因在组之间具有显着差异表达。例如，您可以使用DESeq2中的DESeqDataSetFromMatrix()函数将转换后的count矩阵和样本分组信息导入到DESeq2中。
如果您只想查看某一组特定基因的表达差异，您可以使用DESeq2或edgeR中的results()函数来获取所有基因的显着差异，并使用基因名称过滤出您感兴趣的基因。例如，您可以使用以下代码获取DESeq2中样本组1与组2之间的差异表达基因，并选择名称为MY_GENE的基因：
# 使用DESeq2获取差异表达结果
dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = count_matrix,
colData = sample_metadata,
design = ~ condition)
dds <- DESeq(dds)
# 获取差异表达结果
results <- results(dds, contrast = c("condition", "group1", "group2"))
# 筛选出特定基因的差异表达结果
my_gene_results <- results[rownames(results) == "MY_GENE", ]
希望这些信息能够帮助您进行下游分析。
该回答引用ChatGPTR
# 导入TPM矩阵和分组信息
library(DESeq2)
countData <- read.table("tpm_matrix.txt", header=TRUE, row.names=1, check.names=FALSE)
colData <- read.table("sample_info.txt", header=TRUE, row.names=1)
# 创建DESeq2对象
dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = countData, colData = colData, design = ~ group)
# 进行差异分析
dds <- DESeq(dds)
# 提取差异基因
res <- results(dds)
res <- res[order(res$padj),]
sig_genes <- rownames(res)[which(res$padj < 0.05 & abs(res$log2FoldChange) > 1)]
# 输出差异基因列表
write.table(sig_genes, "diff_genes.txt", quote=FALSE, col.names=FALSE, row.names=TRUE, sep="\\t")
R
# 导入TPM矩阵和分组信息
library(DESeq2)
countData <- read.table("tpm_matrix.txt", header=TRUE, row.names=1, check.names=FALSE)
colData <- read.table("sample_info.txt", header=TRUE, row.names=1)
# 创建DESeq2对象
dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = countData, colData = colData, design = ~ group)
# 进行差异分析
dds <- DESeq(dds)
# 绘制某个基因的表达量
plotCounts(dds, gene="MYC", intgroup="group")