Normalizar

Los datos brutos de expresión génica suelen ser desordenados, sobre todo porque muchos genes no serán relevantes para el sistema que estás estudiando. Al recibir un nuevo conjunto de datos, el primer paso es visualizar los datos y realizar los pasos de preprocesamiento necesarios.

Este ejercicio forma parte del curso

Análisis de expresión diferencial con limma en R

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Instrucciones del ejercicio

El objeto ExpressionSet eset_raw con los datos raw de Populus se ha cargado en tu espacio de trabajo.

Usa plotDensities para visualizar la distribución de los niveles de expresión génica de cada muestra. Desactiva la leyenda.
Aplica una transformación logarítmica a las mediciones y vuelve a visualizar.
Normaliza por cuantiles las mediciones con normalizeBetweenArrays y vuelve a visualizar.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

library(limma)

# Create new ExpressionSet to store normalized data
eset_norm <- eset_raw

# View the distribution of the raw data
___(eset_norm, legend = ___)

# Log tranform
exprs(eset_norm) <- ___(exprs(eset_norm))
___(eset_norm, legend = ___)

# Quantile normalize
exprs(eset_norm) <- ___(exprs(eset_norm))
___(eset_norm, legend = ___)

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