计数矩阵检查
基因×样本矩阵需确保列名、分组信息和样本顺序一致。
RNA-seq 差异表达分析入门
目标：完成一轮从 raw count 到 DEG 和富集分析的标准流程，并理解关键阈值。
1. 输入与质控
过滤低表达
去除极低表达基因，减少多重检验负担。
样本聚类
PCA/层次聚类用于发现离群样本与批次效应。
2. 差异分析
标准流程
标准化 → 离散度估计 → 模型拟合 → 假设检验。
常用阈值
建议同时看 |log2FC| 与 FDR，避免仅用 P 值筛选。
可视化
火山图、MA图、热图用于复核结果一致性与表达模式。
3. 功能解释
GO / KEGG 富集
结合背景集与物种注释，避免跨物种误注释。
通路优先级
先看与实验问题最相关的通路，再扩展到次级信号。
可复现交付
保留参数、版本和中间结果，便于复核和复算。