JMP基因組學-方差分析與deseq2你好。 我對JMP Genomics和RNA-Seq數據分析都是新手。 似乎JMP Genomics 10將ANOVA用作確定差異基因表達數據的一種手段。 但是，絕大多數RNA-Seq基因表達研究都使用deseq2或類似的R包。 有沒有人做過兩種方法的比較（或知道已發表的報告）？ 優缺點都有什麼？
跟進 ... 有什麼方法可以在JMP Genomics中實現deseq2嗎？
分析工具其他回复：JMP基因組學-方差分析與deseq2你好@LouisAltamura ，
我不知道有人發布差異。 我可以告訴您，JMP G中的ANOVA可以處理多個因素，相互作用，嵌套和隨機因素，以及基線協變量，作為差異表達的前兆。 Deseq2不能很好地完成工作，或者沒有很多工作。 輸出的交互性質也是。
當看相似的基本實驗設計時，它們在結果上是等效的。 兩者都使用負二項式計數或使用log2轉換數據（方差穩定化）。兩者都可以執行多種測試校正方法，例如Benjamini-Hochberg FDR校正。 某些選項可能會有些偏差，但是從結果來看，它們與我所講的很微妙。
最大的不同：編碼與點擊界面
另一個相關的區別：感覺免費（但是花了一個人的時間，因此花了很多錢才能進行編碼）與購買軟件的成本（但不需要編碼）
由於JMP Genomics是基於JMP的，因此可以輕鬆地連接到R的本地副本並編寫JSL進行連接，調用Deseq2，然後將結果返回給JMP G / JMP以進行交互式可視化。 甚至為非編碼器提供自定義接口。 我們已經在Expression / Genetics（ QuasR對齊，嵌入，基因組貝葉斯回歸， 和交叉鏈接圖）和預測建模（ XGBoost在JMP Pro / JMP Genomics中連接到R或Python。
