DESeq2-Ergebnisexploration

HINWEIS: Das Laden dieser Übung kann ein wenig länger dauern.

Um die Anzahl der zurückgegebenen DE-Gene zu verringern und die Wahrscheinlichkeit zu reduzieren, dass die DE-Gene biologisch sinnvoll sind, verwenden wir einen kleinen log2-Fold-Change-Schwellenwert, um die DE-Gene zu bestimmen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

RNA-Seq mit Bioconductor in R

Kurs anzeigen

Anleitung zur Übung

Extrahiere die smoc2-Ergebnisse mit der Funktion results(), wie zuvor, mit einem Alpha von 0,05 und mit normal als Basisstufe von condition. Verwende diesmal jedoch einen log2-Fold-Change-Schwellenwert von 0,32. Gehe davon aus, dass alle vorherigen Schritte ausgeführt wurden, einschließlich der Erstellung des DESeq2-Objekts dds_smoc2 und dem Aufruf der Funktion DESeq().
Führe ein Shrinkage der log2-Fold-Changes mit der Funktion lfcShrink() durch.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Explore the results() function
?results

# Extract results
smoc2_res <- ___(___, 
                contrast = ___, 
                alpha = ___, 
                lfcThreshold = ___)

# Shrink the log2 fold changes
smoc2_res <- ___(___, 
                    ___, 
                    res = ___)

Code bearbeiten und ausführen