GOエンリッチメント解析のR関数解説

R言語の `DGEList` 関数は、エッジ解析（Differential Gene Expression Analysis）のためのデータ構造を作成するために使用される、edgeR パッケージに含まれる関数の1つです。

`DGEList` 関数は、RNA-seq（RNAシークエンス）などの高次元の遺伝子発現データを取り扱うために使用されます。この関数は、カウントデータ（各遺伝子の読み数やカウント数）を含む生のデータを、エッジ解析用の特定のデータ構造である `DGEList` オブジェクトに変換します。

主な機能は以下の通りです：

1. **データのロードと整形**： `DGEList` 関数は、遺伝子ごとのカウントデータを収集し、エッジ解析に適した形式に変換します。
2. **データの正規化**：データのノイズを取り除くために、ノイズのレベルを調整する正規化手法を適用することができます。
3. **データの概要**：作成された `DGEList` オブジェクトには、データの概要や統計量など、データに関する様々な情報が含まれます。

この関数を使用することで、遺伝子発現解析を行うための準備が整い、その後のデータのフィルタリング、正規化、統計モデリング、異常値の除去などの手順を実行するための準備が整います。

`calcNormFactors` 関数は、エッジ解析（Differential Gene Expression Analysis）のための正規化因子（Normalization Factors）を計算するために使用される、edgeR パッケージに含まれる関数です。

RNA-seq（RNAシークエンス）などの高次元の遺伝子発現データにおいて、各サンプル間で発現量の差異を取り除き、正確な比較を行うために正規化が必要です。`calcNormFactors` 関数は、遺伝子発現データを正規化するための正規化因子を計算します。

この関数は、`DGEList` オブジェクト（エッジ解析のためのデータ構造）に適用されます。`DGEList` オブジェクトは、遺伝子ごとのカウントデータを含んでおり、`calcNormFactors` 関数はこのデータに対して、各サンプルの正規化因子を計算します。

正規化因子は、各サンプルの読み数（カウント数）のバイアスやバリエーションを補正し、サンプル間の比較がより正確になるようにします。通常、正規化因子は、遺伝子ごとの発現量に基づいて計算され、サンプル間でのスケーリングや調整を行います。

このような正規化は、遺伝子発現解析において、バッチ効果やシーケンシングの深さなど、さまざまな要因によるバイアスを取り除き、正確な結果を得るための重要な手法です。

`estimateCommonDisp` 関数は、エッジ解析（Differential Gene Expression Analysis）の際に、共通分散（common dispersion）を推定するために使用される、edgeR パッケージに含まれる関数です。

RNA-seq（RNAシークエンス）データなどの遺伝子発現データでは、遺伝子ごとの発現量のばらつきをモデル化するために、遺伝子ごとの分散パラメータが必要です。共通分散は、遺伝子間で共通する分散を表すパラメータであり、遺伝子間の分散の類似性を示します。

`estimateCommonDisp` 関数は、`DGEList` オブジェクト（エッジ解析のためのデータ構造）に適用され、遺伝子間の共通分散を推定します。この関数は、各遺伝子の分散パラメータを推定する前に、遺伝子間で共通する分散の推定を行います。

共通分散の推定は、エッジ解析において重要な手順です。推定された共通分散は、異なる遺伝子間でのばらつきを共通のパラメータでモデル化し、遺伝子間の分散の類似性を考慮して、より正確な統計モデルを構築するのに役立ちます。これにより、遺伝子発現の差異をより信頼性の高い方法で識別することが可能になります。

`estimateTagwiseDisp` 関数は、エッジ解析（Differential Gene Expression Analysis）において、遺伝子ごとの分散を推定するために使用される、edgeR パッケージに含まれる関数の一つです。

RNA-seq（RNAシークエンス）データなどの遺伝子発現データでは、各遺伝子の発現量のばらつき（分散）は異なる場合があります。`estimateTagwiseDisp` 関数は、遺伝子ごとの個別の分散を推定することにより、遺伝子間でのばらつきをモデル化します。

この関数は、`DGEList` オブジェクト（エッジ解析のためのデータ構造）に適用されます。各遺伝子の個別の分散を推定することで、遺伝子間でのばらつきの特性を考慮した統計モデルを構築することができます。これにより、各遺伝子の発現量の分散をより正確にモデル化し、統計的な比較を行う際の適切な情報を提供します。

`estimateTagwiseDisp` 関数は、エッジ解析において遺伝子ごとの分散を適切にモデル化するための重要なステップであり、遺伝子間の分散の違いを考慮して、正確な結果を得るために利用されます。

`exactTest` 関数は、エッジ解析（Differential Gene Expression Analysis）において、遺伝子間の発現差異を統計的に評価するために使用される、edgeR パッケージに含まれる関数の一つです。

この関数は、遺伝子ごとの発現量データに基づいて、各遺伝子の発現差異を検定します。具体的には、2つ以上の条件やグループ間での遺伝子発現の差異を評価するための統計テストを実行します。

`exactTest` 関数は、`DGEList` オブジェクト（エッジ解析のためのデータ構造）に適用されます。この関数を使用することで、各遺伝子の発現量データを基に、条件間またはグループ間での遺伝子発現の差異を評価し、統計的に有意な差異を特定することが可能です。

この関数は、遺伝子ごとのデータをもとに、適切な統計的検定手法を使用して、遺伝子間での発現量の差異を確認します。これにより、異なる条件やグループ間での遺伝子発現の有意な変動を識別するための情報を提供します。

`exactTest` 関数は、エッジ解析において、遺伝子発現の差異を統計的に評価するための中心的な手法の一つです。

`topTags` 関数は、エッジ解析（Differential Gene Expression Analysis）の結果から上位の遺伝子を取得するための、edgeR パッケージに含まれる関数の一つです。

この関数は、遺伝子ごとの統計的検定の結果から、最も有意な発現変動を示す遺伝子の一覧を取得するために使用されます。具体的には、異なる条件やグループ間での遺伝子発現の差異を評価した統計テストの結果を受け取り、最も有意な遺伝子をランク付けして返します。

`topTags` 関数は、エッジ解析の結果である `DGEGLM` オブジェクトや `DGEExact` オブジェクトなどの解析結果を引数として受け取ります。そして、これらのオブジェクトから最も有意な遺伝子とその統計的な有意性の情報を取得します。

通常、`topTags` 関数を実行すると、ユーザーが指定した閾値や条件に基づいて、最も有意な発現変動を示す遺伝子やその統計的な情報（p値や調整済みp値、発現量など）を含む結果のリストやデータフレームが得られます。

この関数は、エッジ解析の結果から重要な情報を抽出する際に使われ、遺伝子発現の統計的な変動や有意な差異を識別するのに役立ちます。