这期内容当中小编将会给大家带来有关sleuth基于TPM值sleuth进行的差异分析是怎样的，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
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kallisto等alignment-free转录本定量软件，会给出TPM值的定量结果。基于这种类型的结果进行差异分析时，有两种策略可以选择。
第一种是采用tximportR包，将结果导入到DESeq2种进行分析；第二种是直接采用sleuthR包进行差异分析。本章主要介绍sleuth的使用。
这个包的源代码存放在github上，链接如下
https://github.com/pachterlab/sleuth
github上的R包其安装方式比较特殊, 具体过程如下
source("http://bioconductor.org/biocLite.R")
biocLite("rhdf5")
library(devtools)
install_github("pachterlab/sleuth")首先从Bioconductor上安装依赖的rhdf5包，因为kallisto的定量结果为HDF5格式，这个R包用来读取数据，然后采用devtools这个R包，自动从github的源代码进行安装。
所有差异分析需要的都是定量结果和样本分组这两个基本元素，只不过不同的R包要求的格式不同。在sleuth中，将这两种信息存储在一个三列的数据框中，示例如下
> s2c samples group paths 1 control-1 control kallisto/control-1 2 control-2 control kallisto/control-2 3 control-3 control kallisto/control-3 4 case-1 case kallisto/case-1 5 case-2 case kallisto/case-2 6 case-3 case kallisto/case-3
第一列为样本名称，第二列为样本对应的分组信息，第三列为每个样本kallisto定量结果的文件夹。通过这样的一个数据框，就包含了差异分析所需的所有信息。
假定有6个样本，分成control,case 两组， 每组3个生物学重复，可以通过以下代码构建上述的数据框
samples = c(
"control-1",
"control-2",
"control-3",
"case-1",
"case-2",
"case-3")
s2c <- data.frame(
samples = samples,
group = rep(c("control", "case"), each = 3),
paths = paste("kallisto", samples, sep = "/")
)上述代码要求将所有样本的定量结果放在同一个文件夹下，目录结构如下
kallisto/ ├── control-1 ├── control-2 ├── control-3 ├── case-1 ├── case-2 └── case-3
上述数据框准备好之后，就可以读取数据进行差异分析了，完整的代码如下
library(sleuth) so <- sleuth_prep(s2c, extra_bootstrap_summary = TRUE) so <- sleuth_fit(so, ~condition, 'full') so <- sleuth_fit(so, ~1, 'reduced') so <- sleuth_lrt(so, 'reduced', 'full') sleuth_table <- sleuth_results(so, 'reduced:full', 'lrt', show_all = FALSE)
上述就是小编为大家分享的sleuth基于TPM值sleuth进行的差异分析是怎样的了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。
