[Seurat] [limma] DEG 분석

# limma :
# First, limma 분석을 위한 raw counts 데이터 추출
counts_data <- GetAssayData(seurat_object, layer = "counts")

# Create a design matrix based on your cell groups (D26 vs D54)
group <- seurat_object$stage
design <- model.matrix(~ group)
# Apply voom transformation and limma analysis
library(limma)
voom_data <- voom(counts_data, design)
fit <- lmFit(voom_data, design)
fit <- eBayes(fit)
degs_limma <- topTable(fit, number = Inf)

# 차등 발현 유전자의 개수 확인
nrow(degs_limma)
# 상위 6개의 DEG 결과를 확인
head(degs_limma)
# FDR < 0.05 및 절대 log2 폴드 변화 > 1.5인 DEG 필터링
degs_limma_filtered <- degs_limma[degs_limma$adj.P.Val < 0.05 & abs(degs_limma$logFC) > 1.5, ]
nrow(degs_limma_filtered)  # 필터링된 DEG 개수 확인
head(degs_limma_filtered)   # 필터링된 상위 DEGs 확인