【DESeq2の使い方】発現変動遺伝子の検出

次世代シーケンサーを用いてRNA-Seq解析を行うとそれぞれの遺伝子の発現量が得られます。複数のサンプルの遺伝子発現量の定量結果をもとに、グループ間比較を行うことで発現変動遺伝子の検出が行われます。

本ページでは、発現変動遺伝子を検出するソフトウェアであるDESeq2の使い方やインストール方法を解説します。

以下の操作が難しいと感じる場合には、WEBブラウザ上で簡単に発現変動遺伝子を検出できるツールも公開しておりますので、是非ご利用ください。

まずはじめに R がない場合には、R をインストールします。(以下はHomebrewを使ったインストール例です。)

$ brew install r

Rを起動して、以下を実行して BiocManager および DESeq2 をインストールします。

> if (!requireNamespace("BiocManager", quietly=TRUE)) > install.packages("BiocManager") > BiocManager::install("DESeq2")

以下を実行して、エラーが表示されなければインストール成功です。

> library(DESeq2)

featureCountsやStringTie、RSEMといったソフトウェアを用いて、遺伝子発現量の定量結果を取得します。

最終的に以下のようなカンマ区切りファイル（CSVファイル）としてデータを整理しました。 DESeq2に入力するファイルはFPKM/RPKMやTPMのように補正したデータではなく、生のリードカウント結果であることに注意してください。

> counts <- read.csv("counts.csv", sep=",", row.names=1) > coldata <- data.frame(condition = factor(c("A", "A", "A", "A", "B", "B", "B", "B"))) > dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = counts, colData = coldata, design = ~ condition) > dds <- DESeq(dds) estimating size factors estimating dispersions gene-wise dispersion estimates mean-dispersion relationship final dispersion estimates fitting model and testing

カウントデータとサンプルの情報をDESeqDataSetFromMatrix関数に渡しました。 sample1~4とsample5~8の2群比較を行いたいので、サンプルをAとBの2群に分けました。

以下で結果を表示できます。

> res <- results(dds) > res log2 fold change (MLE): condition B vs A Wald test p-value: condition B vs A DataFrame with 62696 rows and 8 columns baseMean log2FoldChange lfcSE stat pvalue padj <numeric> <numeric> <numeric> <numeric> <numeric> <numeric> ENSG00000290825.1 0.0000 NA NA NA NA NA ENSG00000223972.6 0.0000 NA NA NA NA NA ENSG00000227232.5 11.4438 -0.619619 0.758925 -0.816443 0.414247 NA ENSG00000278267.1 1.6048 -0.826152 1.974423 -0.418427 0.675635 NA ENSG00000243485.5 0.0000 NA NA NA NA NA ... ... ... ... ... ... ... ENSG00000198695.2 0 NA NA NA NA NA ENSG00000210194.1 0 NA NA NA NA NA ENSG00000198727.2 0 NA NA NA NA NA ENSG00000210195.2 0 NA NA NA NA NA ENSG00000210196.2 0 NA NA NA NA NA

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