Batch-Effekte entfernen
In der vorherigen Übung hast du gezeigt, dass der Batch-Effekt einen größeren Einfluss auf die Variation hatte als die Behandlung. Zum Glück war die Studie zu olfaktorischen Stammzellen perfekt ausbalanciert, d. h. jede Behandlung war in allen 4 Batches enthalten. Daher kannst du die durch die Batch-Verarbeitung eingeführte Variation entfernen, um das Signal-Rausch-Verhältnis zu erhöhen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Differenzielle Expressionsanalyse mit limma in R
Anleitung zur Übung
Das ExpressionSet-Objekt eset mit den Daten zu olfaktorischen Stammzellen wurde in deinen Workspace geladen.
- Verwende
removeBatchEffect, um den Effekt der 4 Batches aus den Daten zu entfernen. - Verwende
plotMDS, um die Hauptkomponenten zu plotten. Beschrifte die Proben nach der erhaltenen Behandlung. - Visualisiere die Hauptkomponenten erneut und beschrifte die Proben nach ihrem Batch.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Load package
library(limma)
# Remove the batch effect
exprs(eset) <- ___(eset, batch = ___)
# Plot principal components labeled by treatment
___(eset, labels = ___, gene.selection = ___)
# Plot principal components labeled by batch
___(eset, labels = ___, gene.selection = ___)