本文主要是介绍生物信息学入门 GEO芯片数据差异表达分析时需要log2处理的原因，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
首先借用一张图，通常使用limma处理时，需要经过log2后的矩阵作为表达矩阵输入。根据log2FC的定义，这个数字表示变化倍数经过log2后的一个值，比如log2FC=1,则变化为2倍；log2FC=2,则变化为4倍。这是常用的一种表述方法。
在使用limma函数计算时，如果输入的矩阵没有经过log2处理，则会把FC当成log2FC输入，这或许是因为limma默认输入的是log2后的表达式。这里有必要提到log的一个运算，即，
可见对于已经log2后的数据，计算log2FC = log2(A/B)只需要直接使用log2A-log2B。所以如果给出的是一个未经log2的数值，函数也会直接相减以得到log2FC，这就导致计算出来的差异表达高达几百甚至上千。
并且，通过RMA法进行预处理时，已经经过了log2。
但是在GEO中，一些Series Matrix File(s)仍是没有log2或者标准化，关于判断方法见下帖：
GEO芯片数据差异表达分析时是否需要log2以及标准化的问题
https://blog.csdn.net/tuanzide5233/article/details/88542558
使用GEO芯片数据通过limma包进行差异表达的教程
https://blog.csdn.net/tuanzide5233/article/details/83541443
这篇关于生物信息学入门 GEO芯片数据差异表达分析时需要log2处理的原因的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
