基因差异表达分析是生物信息学中的一项重要技术，用于识别在不同条件下（如疾病与健康、处理与对照）表达水平显著变化的基因。以下是几种常用的分析方法：1.**基于统计检验的方法**：包括t检验、方差分析（ANOVA）等，适用于两组或多组间的比较，检验基因表达量是否存在显著差异。2.**基于模型的方法**：如DESeq2、edgeR和limma，这些方法专门为RNA-seq数据设计，考虑了数据的离散性和文库大小等因素，能够更准确地识别差异表达基因。3.**机器学习方法**：如随机森林、支持向量机（SVM），可用于分类和特征选择，帮助识别与特定条件相关的基因。4.**网络分析方法**：如WGCNA（加权基因共表达网络分析），通过构建基因共表达网络，识别与表型相关的基因模块。5.**通路和功能富集分析**：如GO（基因本体论）和KEGG（京都基因与基因组百科全书）分析，帮助理解差异表达基因的生物学功能和通路。这些方法各有优缺点，选择合适的方法需考虑数据类型、样本大小和研究目标等因素。
