一：安装并加装该R包
安装就用source(“http://bioconductor.org/biocLite.R”) ;biocLite(“DESeq”)即可，如果安装失败，就需要自己下载源码包，然后安装R模块。
二．所需要数据
它的说明书指定了我们一个数据
source(“http://bioconductor.org/biocLite.R”) ; biocLite(“pasilla”)
安装了pasilla这个包之后，在这个包的安装目录就可以找到一个表格文件，就是我们的DESeq需要的文件。
C:\Program Files\R\R-3.2.0\library\pasilla\extdata\pasilla_gene_counts.tsv
说明书原话是这样的
The table cell in the i-th row and the j-th column of the table tells how many reads have been mapped to gene i in sample j.
一般我们需要用htseq-count这个程序对我们的每个样本的sam文件做处理计数，并合并这样的数据
下面这个是示例数据，第一列是基因ID号，后面的每一列都是一个样本。
de = newCountDataSet( pasillaCountTable, condition ) #根据我们的样本因子把基因计数表格读入成一个cds对象，这个newCountDataSet函数就是为了构建对象！ 对我们构建好的de对象就可以直接开始找差异啦！非常简单的几步即可 de=estimateSizeFactors(de) de=estimateDispersions(de) res=nbinomTest(de,”K”,”W”) #最重要的就是这个res表格啦！ uniq=na.omit(res) 我这里是对4个样本用htseq计数后的文件来做的，贴出完整代码吧 library(DESeq) #首先读取htseq对bam或者sam比对文件的计数结果 K1=read.table(“742KO1.count”,row.names=1) K2=read.table(“743KO2.count”,row.names=1) W1=read.table(“740WT1.count”,row.names=1) W2=read.table(“741WT2.count”,row.names=1) data=cbind(K1,K2,W1,W2) data=data[-c(43630:43634),] #把我们的多个样本计数结果合并起来成数据框，列是不同样本，行是不同基因 colnames(data)=c(“K1″,”K2″,”W1″,”W2″) type=rep(c(“K”,”W”),c(2,2)) #构造成DESeq的对象，并对分组样本进行基因表达量检验 de=newCountDataSet(data,type) de=estimateSizeFactors(de) de=estimateDispersions(de) res=nbinomTest(de,”K”,”W”) #res就是我们的表达量检验结果 library(org.Mm.eg.db) tmp=select(org.Mm.eg.db, keys=res$id, columns=”GO”, keytype=”ENSEMBL”) ensembl_go=unlist(tapply(tmp[,2],as.factor(tmp[,1]),function(x) paste(x,collapse =”|”),simplify =F)) #首先输出所有的计数数据，加上go注释信息 all_res=res res$go=ensembl_go[res$id] write.csv(res,file=”all_data.csv”,row.names =F) #然后输出有意义的数据，即剔除那些没有检测到表达的基因 uniq=na.omit(res) sort_uniq=uniq[order(uniq$padj),] write.csv(sort_uniq,file=”sort_uniq.csv”,row.names =F) #然后挑选出padj值小于0.05的差异基因数据来做富集，富集用的YGC的两个包，在我前面的博客已经详细说明了！ tmp=select(org.Mm.eg.db, keys=sort_uniq[sort_uniq$padj<0.05,1], columns=”ENTREZID”, keytype=”ENSEMBL”) diff_ENTREZID=tmp$ENTREZID require(DOSE) require(clusterProfiler) diff_ENTREZID=na.omit(diff_ENTREZID) ego ekk write.csv(summary(ekk),”KEGG-enrich.csv”,row.names =F) write.csv(summary(ego),”GO-enrich.csv”,row.names =F)
原文来自：http://www.bio-info-trainee.com/741.html