近期，小安与小七在处理RNA-seq数据时遭遇了分歧。当他们使用相同的数据集进行差异分析时，针对同一基因的差异判断结果出现了出入。这令她们产生了彼此分析结果可能存在误差的疑虑。
在生物信息学领域，数据分析工具的选择至关重要，因为它直接关系到结果的准确性和可靠性。前期康测科技生信小课堂曾介绍了DESeq2这一主流工具，而今天我们将重点讲解另一款高频使用的差异分析工具——edgeR。
edgeR（R中的数字基因表达经验分析）常被用于识别不同样本或处理条件下基因表达差异的检测。与DESeq2类似，edgeR也是基于负二项分布模型进行检验的。在对同一数据集进行差异分析时，尽管DESeq2和edgeR在大部分差异基因的识别上保持一致，但因为两者对数据离散度的评估标准存在差异，有时会出现一个工具识别为差异基因而另一个未识别的情况。edgeR的灵活性更高，无论是否有生物学重复数据，均可进行差异分析。
当某基因在预期中应表现出差异，但在当前使用的分析工具中未被识别时，更换差异分析工具可能是一个值得尝试的解决方案。康测科技提供的edgeR差异分析云工具为用户提供了极大的便利。
康测科技edgeR差异分析云工具简介
该工具设计简洁明了，模块化布局使得功能划分更加清晰。从左至右依次为导航栏、使用指南、数据预览、参数设置和问题解答区域。用户界面友好，操作便捷。
云工具特色功能
1. 页面模块化与功能划分：初始界面结构清晰，便于用户快速找到所需功能。
2. 零代码操作：用户无需编写复杂代码，即可完成全部操作。
3. 参数自由设置：
分组选择：工具支持用户自定义分组信息，可根据输入数据灵活设置处理组（Treat）和对照组（Control）信息。
阈值选择：用户可根据数据特点自由选择显著性指标（默认为P-Value），并设置合适的阈值进行差异分析。
差异倍数设置：工具还支持用户自定义差异倍数，以满足不同的分析需求。
康测科技云分析平台试用
结语