差异表达分析是一种在生物学、医学、统计学等领域中广泛应用的统计方法，主要用于比较两组或多组样本之间的基因或蛋白质等生物分子的表达水平是否存在显著差异。
在基因表达研究中，差异表达分析通常用于比较正常细胞和疾病细胞、不同处理条件下的细胞、不同发育阶段的细胞等之间的基因表达差异。通过这种分析，我们可以找出哪些基因在不同的条件下有显著的表达变化，这些基因可能是参与相关生物学过程的关键基因，为后续的功能研究提供线索。
差异表达分析的一般步骤包括：数据预处理、差异检测、多重检验校正和结果可视化。首先，需要对原始的测序数据进行质量控制、比对和定量等预处理步骤，以获得每个样本中每个基因的表达量。然后，使用适当的统计模型（如t检验、Wilcoxon秩和检验等）来检测每个基因在不同样本组间的表达差异，并计算出对应的p值。由于我们同时对大量的基因进行了检测，所以需要进行多重检验校正（如FDR校正）来控制假阳性率。最后，将差异表达的结果进行可视化，以便于观察和解释。
需要注意的是，差异表达分析只是揭示了基因表达的差异，但并不能直接推断出基因功能的变化或者因果关系。因此，差异表达分析通常需要结合其他实验和分析方法，如基因集富集分析、通路分析、网络分析等，来深入理解基因表达变化背后的生物学意义。
