tooluniverse-rnaseq-deseq2

用途：对 RNA-seq 计数数据进行差异表达分析，并做富集分析与基因注释。主要能力：scripts/r_deseq2_wrapper.py 运行 R DESeq2，支持样本排除、元数据子集、低行和过滤、LFC 收缩（apeglm/ashr/normal）及多对比，每个对比输出三种过滤组合的 DEG 计数与未收缩结果，多对比时自动输出三向 Venn 区域大小；RNAseq_edger_limma_de 工具或 scripts/r_edger_limma_wrapper.py 提供 edgeR（QL-F）与 limma-voom 替代路线，返回与 DESeq2 可比的计数；scripts/multi_strain_venn.py 从已有 DEG CSV 生成 Venn 分子分母；scripts/gene_length_correlation.py 输出长度与表达在多种子集和变换下的 Pearson r；scripts/pca_variance.py 输出各 PCA 变体的 PC1/PC2 方差百分比；scripts/one_way_anova_f.py 报告 ANOVA 的 F 统计量与 p 值。使用方式：优先运行上述脚本，命令示例 python scripts/r_deseq2_wrapper.py --counts <data-folder>/counts.csv --metadata <data-folder>/meta.csv --design "~sex" --contrast "sex,M,F" --workdir /tmp/deseq2_run；所有脚本只写入 --workdir（默认 /tmp），不修改输入数据目录。限制与注意：需先阅读已执行的 notebook，若存在则引用其输出而非重跑；重跑时须复现全部过滤与样本排除；数据文件中可能已嵌入预计算 DESeq 结果，应优先直接计数；使用 R DESeq2 而非 pydeseq2；DEG 计数默认读 _padj_only，并在答案中列出全部标准变体；Venn 百分比分母用并集；基因注释与通路富集应查工具而非凭记忆。edgeR/limma 需 Rscript 与 Bioconductor 包，缺失时返回错误而不编造。具体安装步骤与更多细节暂未提供。