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生物信息（18）
DESeq采用NB（负二项分布检验的方式）对reads数进行差异显著性检验，同时还增加了矫正由于长度引起的误差，估算基因表达量的方式采用basemean值来估算表达量（标准化以后）这里，我在R下安装DESeq包出现了一些问题帮助总结一下。
首先，我的R是15.0版本
source(&http://bioconductor.org/biocLite.R&)
biocLite（‘DEseq’）
会出现安装成功
loading的时候缺少locfit包则需要再输入（locfit包只在15.1版本下编译的，不过貌似没什么问题）
biocLite（‘locfit’）
再loading会出现缺少xtable包
biocLite（‘xtable’）
在loading会出现XML报错
biocLite（‘XML’）
这样DESeq就运行没有问题了。
注中间可能会出现某个包无法安装的情况，注意检查网络连接
下面具体的如何进行差异显著性检验，我参考别人的数据，这里计算出reads在每个样本中各个基因上的counts数文件，下面couns_...分别表示6个样本（三个重复对照三个重复处理组）
&&&&&&&& library(DESeq)
&&&&&&& setwd(&wherethe data is&)
&&&&&&& #设置工作路径，可以再GUI上面直接设置
&&&&&&& c1&-read.table(&counts_074284&,row.names=1)
&&&&&&& c2&-read.table(&counts_074286&,row.names=1)
&&&&&&& c3&-read.table(&counts_074262&,row.names=1)
&&&&&&& c4&-read.table(&counts_074263&,row.names=1)
&&&&&&& c5&-read.table(&counts_074264&,row.names=1)
&&&&&&& c6&-read.table(&counts_074285&,row.names=1)
&&&&&&& #读入几组counts数据
&&&&&&& counts&-cbind(c1,c2,c3,c4,c5,c6)
&&&&&&& counts&-counts[-c(),]& #remove the more general lines
&&&&&&& colnames(counts)&-c(&P1&,&P2&,&P3&,&M1&,&M2&,&M3&)
&&&&&&& #讲数据放到表中
&&&&&&& design&- rep (c(&P&,&Mo&),each=3)
&&&&&&& #描述实验设置重复
&&&&&&&& &de& &-&newCountDataSet(counts, design)
&&&&&&& #de& &-&estimateSizeFactors(de)
&&&&&&& de& &-& estimateDispersions(de)
&&&&&&& de&- estimateDispersions(de)
&&&&&&& res& &-&nbinomTest(de,&P&,&Mo&)
&&&&&&& #计算结果
&&&&&&&& sum(na.omit(res$padj&0.05))
&&&&&&& #输出差异显著的值。
#最后再加一部把数据输出出来，这个我就不用说了
write.table（res,file=&file.csv&,sep=&,&）
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安装包安装时显示解析包错误是个什么情况啊
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一般都是包有问题，但是我遇到过一个包两个手机，一个能装，一个不能装的，那个不能装的手机配置不是一般的差。
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建议重新下载安装包&&
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重新下载就好了。
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