我一直在关注上一个DESeq2管道来执行RNAseq分析。我的问题是，与对照样品相比，实验样品的rin非常低。我读了一篇论文，其中他们使用时程RNA降解进行RNAseq分析，并得出结论，将RIN值作为协变量可以减轻样品中低rin的一些影响。
我的问题是我应该如何在 DESeq2 对象中构建设计：
~conditions+rin
~conditions*rin
~conditions:rin
none of them... :)
我找不到适当的资源来解释如何构建这些模型(我是该领域的新手......(，我承认我用这些东西撞到了墙上。我也希望有一些指向良好资源的链接，以便能够理解哪一个是正确的以及为什么。
非常感谢
事实证明，输入评论的时间很长。
这取决于您的数据。
首先，counts ~conditions:rin在您的情况下没有意义，因为条件是绝对的。不能仅拟合交互作用项模型。
我会选择counts ~condition + rin，这假设有一个条件效应和一个线性效应来自rin。伯爵对林的依赖性与条件无关。
正如你提到的，其中一个条件下的rin相当低，但是有什么理由怀疑rin和计数之间的关系在两个条件下有所不同吗？如果你拟合counts ~condition * rin，你假设条件效应和条件不同的林效应。这意味着如果您绘制计数与 rin，则 rin 效应的斜率不同。你需要取出几个基因，看看这是不是真的。而且，为了拟合此模型，您需要相当多的样本来准确估计效果。看看这两种情况是否都成立