我一直在跟踪最后一个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含量非常低。我阅读了一篇论文，他们在进行时程RNA降解的同时进行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的影响。
我的问题是我应该如何在DESeq2对象中构造设计：
~conditions+rin
~conditions*rin
~conditions:rin
none of them... :)
我找不到合适的资源来解释如何构建这些模型（我是该领域的新手...），我认识到我被这些事情撞倒了。我也希望与一些好的资源建立链接，以便能够理解哪个是正确的以及为什么。
非常感谢
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取决于您的数据。
首先，在您的情况下，counts ~conditions:rin没有意义，因为条件是绝对的。您不能只适合互动术语模型。
我将使用counts ~condition + rin，这是假设存在条件效应和rin的线性效应。 rin的计数依赖性与条件无关。
正如您提到的，其中一种情况下的rin值很低，但是是否有任何理由怀疑rin和计数之间的关系在两种情况下有所不同？如果适合counts ~condition * rin，则假定条件效果和条件不同的冲洗效果。如果您绘制计数与rin的关系，则rin效应的斜率就不同。您需要取出一些基因，看看是否正确。而且，为了拟合该模型，您需要大量样本才能准确估计效果。看看这两个是否成立