Párování metadat a dat s počty

Aby bylo možné provést jakoukoli analýzu v DESeq2, musíme nejprve vytvořit objekt DESeq2 – k tomu potřebujeme surové počty, metadata a návrhový vzorec. Postup je následující: načteme data surových počtů a příslušná metadata, která jsme vytvořili dříve, ověříme, že názvy vzorků jsou v obou datových sadách ve stejném pořadí, a pak vytvoříme objekt DESeq2 pro analýzu diferenciální exprese. Pro testování diferenciální exprese mezi podmínkami (normální a fibróza) použijeme návrhový vzorec ~ condition.

Knihovny DESeq2 a dplyr jsou již načteny a soubory smoc2_rawcounts a smoc2_metadata jsou připraveny k použití.

Toto cvičení je součástí kurzu

RNA-Seq s Bioconductorem v R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Pomocí funkce match() zjisti indexy potřebné k přeřazení sloupců dat s počty tak, aby odpovídaly pořadí názvů řádků v metadatech. Výsledek ulož do proměnné reorder_idx.
Přeřaď sloupce dat s počty pomocí reorder_idx tak, aby názvy sloupců odpovídaly pořadí názvů řádků v metadatech.
Vytvoř objekt DESeq2 s názvem dds_smoc2 pomocí funkce DESeqDataSetFromMatrix() s využitím metadat a přeřazených počtů.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Use the match() function to reorder the columns of the raw counts
reorder_idx <- match(___(___), ___(___))

# Reorder the columns of the count data
reordered_smoc2_rawcounts <- smoc2_rawcounts[ , ___]

# Create a DESeq2 object
dds_smoc2 <- DESeqDataSetFromMatrix(countData =  ___,
                              colData =  ___,
                              design = ~ condition)

Upravit a spustit kód