差异分析是生物信息学中一种基本的统计方法，用于比较两组样本的基因表达量是否存在显著差异。通常，差异分析以差异倍数（fold change, FC）的形式呈现，FC是基因在一组样品中的表达值均值与另一组样品中的表达值均值的比值。FC大于2表示上调表达，小于1/2表示下调表达。

统计检验是评估这些差异是否具有统计学意义的关键工具，通常通过P值来衡量。P值小于0.05被广泛认为是统计显著性的一个标准。在差异分析中，还需要考虑错误发现率（FDR），它是对多个假设检验中的假阳性率进行控制的一种方法。

进行差异分析的数据准备包括：1）样本的表达量信息，通常来源于数据库的定量表，每一行为一个基因，每一列为一个样本，数值表示基因在该样本中的表达量；2）样本分组信息，包含样本名称和分组名称，本程序支持最多两组样本。

R语言提供了多种包进行差异分析，例如DESeq2、edgeR、limma等。对于两组样本的数据，差异分析的步骤包括数据整理、计算差异倍数、进行t检验计算P值、对P值进行FDR校正、整合和合并结果，以及绘制火山图以直观展示差异基因。

对于不想编写代码的用户，可以利用在线平台如BioLadder生信云平台进行差异分析。该平台提供免费服务，注册登录后即可使用50+模块，轻松进行分析。

综上所述，差异分析是生物信息学领域中一种重要的工具，用于揭示不同条件下基因表达的显著变化。无论通过编程还是在线平台，都可以轻松实现这一分析过程，为科研工作提供有力的支持。