Model DESeq2 – zkoumání dispersí
POZNÁMKA: Načtení tohoto cvičení může chvíli trvat.
Po natrénování modelu v předchozím cvičení se podíváme, jak dobře data smoc2 odpovídají negativnímu binomickému modelu. Vykreslíme odhady dispersí pomocí funkce plotDispEsts(). Pamatuj, že odhady dispersí slouží k modelování surových počtů – pokud disperze nesplňují předpoklady DESeq2, může být variabilita dat špatně odhadnuta a výsledky DE méně přesné.
DESeq2 předpokládá, že disperze by měly obecně klesat s rostoucím průměrem a přibližně sledovat přizpůsobenou křivku.
Toto cvičení je součástí kurzu
RNA-Seq s Bioconductorem v R
Pokyny k cvičení
- Vykresli odhady dispersí pro data
smoc2pomocí funkceplotDispEsts(). Předpokládej, že všechny předchozí kroky byly provedeny – včetně vytvoření objektu DESeq2dds_smoc2a spuštění funkceDESeq().
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Plot dispersions
___(___)