如何使用「TBtools」进行基因差异表达分析?

写在前面

今天休息了一天,大体学了一下一直有想法学,但是没时间学的东西。结果就是,太难了。时间有限,还是放下。但今天还剩下三个多小时,总得做点啥。看看,似乎今天没写啥推文。于是,翻了翻技能易物群,发现最近不少人,希望使用「TBtools」进行基因差异表达分析。
很多时候,遇到的其实就只是一个简单的软件安装问题。于是,干脆花点时间,整理一个相对详尽,且对完全新手友好的教程。

主要步骤

「TBtools」本身是无法进行差异表达分析的,不仅「TBtools」,目前几乎所有做基因或者其他特征的差异表达分析,都是调用「R」语言。所以在这块上,「TBtools」也一样。于是安装配置上,有以下几个步骤:

  1. 安装「TBtools」Rserver 插件,注意到,Windows 和 MacOS 同样;
  2. 安装「DESeq2」插件,如果你的网络非常好,那么完成这一步之后,可以跳过第3. 和 4. 步;但绝大多数人,还是老老实实一步一步来吧;
  3. 安装 「R Plugin Install Helper」;
  4. 注入「DESeq2.MetaPackageR」;
  5. 开展基因差异表达分析;

下述,会对每一个进行详细展开。

1. 安装「Rserver」插件

事实上,「TBtools」中有很多很多 R 插件,其中大部分是用户老铁们开发,而非我开发。这些插件的使用前提是,用户安装了「Rserver」插件。
如果安装?打开「TBtools」,切换到「Plugin Store」。



打开「Plugin Store」后,找到「Rserver」插件,点击安装



点击确定之后,会跳转到下载网页,直接下载即可

下载后,直接从「TBtools」的「Install Plugin」开始安装插件

在弹出的文本对话框,选择前述下载的「Rserver.plugin」



点击「打开」,随后等待安装结束,会自动弹窗。

至此,「Rserver」插件安装完成。逻辑上,在网络良好的地方,你可以快乐的使用所有「TBtools」的「R」插件。

2. 安装「DESeq2」插件

同样,打开「Plugin Store」或者「Plugin Store at High Speed」,找到「DESeq2」插件。
PS:「Plugin Store at High Speed」本身也是一个插件,可以通过「Plugin Store」安装,安装完成后可以用于高速安装其他插件,所以他是一个安装插件的插件。


点击开始安装即可。

3. 安装 「R Plugin Install Helper」

Emmm,逻辑上,如果你的网络非常好,那么可以跳过这一步....但我觉得这个可能性很小。对于 DESeq2 等 R 语言程序,本身依赖大量 R 包。相关依赖,可以借助「R Plugin Install Helper」来注入。
安装这个插件,同样简单。同样在「Plugin Store」或「Plugin Store at High Speed」,找到对应插件即可。


4. 注入「DESeq2.MetaPackageR」

注意到,此处写的是注入,因为他本身其实是完成 R 环境的配置...而非对「TBtools」或者插件进行任何改变。注入方式简单。
a) 首先,下载 DESeq2.MetaPackageR,这个需要在「TBtools 大型插件仓库」高速通道下载,

https://www.yuque.com/cjchen/hirv8i/ghaxyl

下翻到你的操作系统对应的版本



我用的 Windows,于是使用第一个。复制链接,跳转下载



下载完成后,打开「R Plugin Install Helper」

设置「DESeq2.Win64.MetaPluginR」为输入文件,如下



点击 Start 之后,等待即可。目前没有遇到过这一步操作还会出现问题的。等他完成了,弹窗提示就可以了。

5. 开展基因差异表达分析

首先,打开「DESeq2」插件



界面看起来有几个输入,其实很简单



对于新手,最好直接点击「Demo Data」

具体格式,建议使用文本编辑器或Excel打开示例文件查看,并做对应准备。具体使用就是丢文件进去即可。



非常简单,按照上述设置文件,点击 Start 即可。完成后可以在工作目录,看到输出文件。

写在最后

不伺候了,写个教程,一个小时就没了。简单来说,「TBtools」中相对常用的插件,都可以通过类似的方式解决,至于 MetaPackage,直接到「TBtools用户手册」找到链接即可。

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