一般我们通过测序或者芯片实验之后，都会获得一系列的基因表达数据。很多情况下，这些数据需要我们进一步处理从而获得我们想要的差异基因。那么我们应该怎样才能高效快速的获得差异基因的结果呢？下面我就教大家怎样快速进行一个差异基因分析。
工具/原料
基因表达数据的csv文件
数据的分组信息的csv文件
Excel
准备数据文件
1、首先我们需要一稍僚敉视个表达谱数据的csv文件表。这些基因表达数据一般是在实验结束之后就会产生，是我们分析的源文件。表达谱的格式为：文件的A1单元格留白；文件的第一行，写的是样本的唯一识别号，这个识别号可以自行指定，但请确保每个样本为一列且识别号都不同。文件的第一列（A列)，写的是基因简称，每个基因在HGNC网站的列表中都有且唯一。数据格式如图所示：
2、其次我们需要一个记录着表达谱数据的来源和分组的罕铞泱殳csv文件表。这一个csv文件记录着每一个样本的分组和其他傻疑煜阖信息。分组信息表的格式为：文件的A1单元格留白；文件的第一列（A列)，写的是样本的唯一识别号，这个识别号与表达谱数据表中的样本识别号一一对应。文件的第一行则记录着对应的分组信息，并且分组信息一般命名为groups。数据格式如图所示：
进行分析
1、登录基因云馆，右上角点登录系统。输入账号密码进行登录。没有账号可以快速免费注册一个。
2、右侧选择 “预处理 > 表达集生成器”。将上一步准备好的文件“表达谱数据的csv表文件”放入matrix；“表达谱分组信息的csv表文件”放入pData；最后填写一个saveName表示保存文件的文件名。点击运行
3、生成与步骤2中的saveName填写的文件名对应的RData数据文件就可以进行后续的差异分析了。同时，最好点击eSet_create.html报告查看生成的文件的简要信息。
差异基因分析
1、右侧选择“差异分析 > 差异基因分析”；在inputset*栏目里放入上一步生成的RData，剩余参数如下选择。logFC代表倍增关系，一般是1-2，这里请选择1，如果差异基因过少可以嬲旖亍茫适当降低；pvalue代表p值，一般选择0.05，这里即选择0.05，如果差异基因过多可以适当降低；genenamesets代表要单独显示表达变化的基因，这里填写可以 AHNAK2；点击“运行”进行分析。
2、分析时间长度约为1-2分钟；点击结果页面的DEG_GENE.html链接，查看结果报告。差异基因的结果也就做出来了。你也可以试试其他参数，获得理想的结果。
