«Подмножество результатов DESeq» относится к процессу выбора подмножества результатов, полученных в результате анализа DESeq, который является широко используемым методом дифференциального анализа экспрессии генов в экспериментах по секвенированию РНК. Вот несколько методов с примерами кода для выполнения подмножества анализа DESeq:

1. Подмножество по пороговому значению p:
   Вы можете подмножество результатов DESeq на основе определенного порогового значения p. Этот метод выбирает гены с p-значениями ниже порогового значения как значимые.

   # Assuming you have DESeq results in a variable called 'deseq_results'
   
   # Set p-value threshold
   pvalue_threshold <- 0.05
   
   # Subset DESeq results by p-value threshold
   significant_results <- subset(deseq_results, padj < pvalue_threshold)

2. Подмножество по изменению кратности log2:
   Вы можете подмножество результатов DESeq на основе минимального абсолютного значения изменения кратности log2. Этот метод отбирает гены, кратность которых превышает указанный порог.

   # Assuming you have DESeq results in a variable called 'deseq_results'
   
   # Set minimum absolute log2 fold change threshold
   fold_change_threshold <- 1
   
   # Subset DESeq results by log2 fold change threshold
   significant_results <- subset(deseq_results, abs(log2FoldChange) > fold_change_threshold)

3. Подмножество по изменению p-значения и log2-кратности:
   Вы можете комбинировать пороговые значения p-значения и log2-кратного изменения, чтобы выбрать гены со значительными изменениями в экспрессии.

   # Assuming you have DESeq results in a variable called 'deseq_results'
   
   # Set p-value threshold
   pvalue_threshold <- 0.05
   
   # Set minimum absolute log2 fold change threshold
   fold_change_threshold <- 1
   
   # Subset DESeq results by both p-value and log2 fold change thresholds
   significant_results <- subset(deseq_results, padj < pvalue_threshold & abs(log2FoldChange) > fold_change_threshold)

4. Подмножество по нескольким условиям.
   Вы также можете подмножество результатов DESeq на основе нескольких условий, таких как значение p, кратность изменения и дополнительные экспериментальные факторы или примеры аннотаций.

   # Assuming you have DESeq results in a variable called 'deseq_results'
   
   # Set p-value threshold
   pvalue_threshold <- 0.05
   
   # Set minimum absolute log2 fold change threshold
   fold_change_threshold <- 1
   
   # Set additional condition (e.g., experimental group)
   experimental_group <- "treatment"
   
   # Subset DESeq results by multiple conditions
   significant_results <- subset(deseq_results, padj < pvalue_threshold & abs(log2FoldChange) > fold_change_threshold & group == experimental_group)