这个工具支持根据单因素分组，也支持根据多因素分组。今天我们就以单因素分组为例，大家感兴趣可以自己去尝试多因素分组分析。
1. 上传表达谱和分组信息（这里表达谱数据为RNAseq得到count数）
支持三种格式，csv文件，制表符隔开的文件和分号隔开的文件。从本地电脑上选择上传，点击提交。
成功提交后，会看到如下的summary信息，就可以点击GO TO STEP 2了
2. 数据过滤，boxplot和PCA展示
数据过滤，指定CPM的cutoff，还有样本的cutoff，点击提交
boxplot和PCA展示
接下来就可以GO TO STEP 3了，可以根据个人喜好选择一个的差异表达分析的算法。这里以limma为例，点击中间的按钮。
3.差异表法分析
填写分组信息，设置P值的cutoff和Fold change的cutoff，提交。
查看差异表达分析结果，图和表都给出来了。火山图是不是似曾相识。点击Download就可以下载这张表。在火山图上右键，就能保存这站图片。这张表还比较强大，可以像Excel一样进行排序和查找。
到这里基于limma的差异表达分析就做完了，是不是很简单。如果想使用其他两种方法来做，也很容易。在页面的最下面，选择相应的算法就可以了。火眼晶晶的你是否已经发现，这里还有个“彩蛋”，GO TO STEP 4。是的，你可以去比较这三种方法的优劣，甚至可以取个交集。点击GO TO STEP 4
4.比较三种差异表达分析算法的结果
选择方法，设置分组，设置cutoff，都跟前面一样。提交之后就能得到结果。
三种方法比较总结
三种方法比较的韦恩图
点击Download就能把比较的结果下载下来。如果你觉得三种方法的交集更可靠，可以只挑出中间的2490个基因作为最终结果。
该工具除了提供网页版本意外，也可以下载到本地。网络应用实际上有一些局限性
1.这个网站搞不好那天就不存在了
2.服务器搞不好哪天就负载过重down掉了
3.用的人多了，你的任务还要排队，什么时候排得上谁也说不准
4.上传文件有大小限制
5.数据安全性谁也不能保证
而本地版本的DEapp就没有这些局限性。本地版本的下载及使用可以参考下面这篇文章
DEapp(差异表达分析)本地版——自由飞翔
利用该工具的GEO数据实战请参考下面这篇文章，这篇文章将手把手教你如何使用这个工具基于GEO数据做差异表达分析
零代码差异表达分析——手把手带你GEO实战
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