代码疑惑，不知道差异分析参数设置是否正确

Question

我们在做单细胞按照每个细胞群进行分组GSEA分析，首先计算每个细胞群差异基因，请问以下代码是表示用ident.2组和ident.1组比较吗，得到上调的基因是代表在ident.2中上调吗？感谢

deg.list <- lapply(scRNA.list, FUN = function(x) {
  FindMarkers(x, ident.1 = "control", ident.2 = "treatment", assay = "RNA",
              group.by = "group", logfc.threshold = 0, min.pct = 0)})

Answer 1

让 “紫雾凌寒” 来帮你回答,本回答结合 DeepSeek

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1. 关键点分析：
   - 关键在于理解代码中关于分组比较的逻辑，确定具体是哪两组在进行比较，以及上调基因所对应的分组情况。需要查看deg相关代码中关于分组和差异分析的具体实现细节。
2. 解决方案：
   - 要准确判断是哪两组在比较以及上调基因的归属，需要查看完整的代码。一般来说，如果代码中有类似group1 <- ident.1和group2 <- ident.2这样的赋值语句，并且在差异分析函数（比如limma包中的lmFit等函数）中使用了这两个分组变量，那么就是用ident.2组和ident.1组比较。
   - 对于上调基因的判断，通常在差异分析结果中会有一个表示上调或下调的统计量（比如logFC，即对数倍变化），如果logFC是正值，通常表示在group2（这里假设是ident.2）中相对于group1（ident.1）是上调的。

以下是一个简单的limma包差异分析示例代码，假设数据已经整理好：
R library(limma) # 假设counts是表达矩阵，group是分组向量 counts <- matrix(rpois(100, 10), nrow = 10, ncol = 10) group <- factor(rep(c("ident.1", "ident.2"), each = 5)) design <- model.matrix(~group) fit <- lmFit(counts, design) fit <- eBayes(fit) topTable(fit, coef = 2) # coef = 2表示比较ident.2和ident.1，这里logFC>0表示在ident.2中上调
3. 多种解决方案及优缺点：
- 查看完整代码：
- 优点：最准确的方法，能全面了解代码逻辑。
- 缺点：需要有完整的代码，对于没有代码的情况无法直接应用。
- 查看差异分析函数文档：
- 优点：可以了解通用的差异分析函数使用方法。
- 缺点：可能无法直接对应到具体代码中的分组设置。
4. 总结：
- 要确切知道代码中是否是ident.2组和ident.1组比较以及上调基因的归属，需查看完整代码中关于分组变量的使用和差异分析函数的调用情况。通过分析差异分析结果中的统计量（如logFC）来判断上调基因所在组。

请注意，以上解答基于R语言和常见的差异分析方法，实际情况可能因具体使用的工具和代码细节而有所不同。

希望以上解答对您有所帮助。如果您有任何疑问，欢迎在评论区提出。