Filtrar genes

Ahora que los datos se han transformado en logaritmos y normalizado por cuantiles, necesitas eliminar los genes con baja expresión que no son relevantes para el sistema que se está estudiando.

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_norm con los datos de Populus normalizados se ha cargado en tu espacio de trabajo.

Usa plotDensities para visualizar la distribución de los niveles de expresión génica para cada muestra. Desactiva la leyenda.
Usa rowMeans para determinar qué genes tienen un nivel medio de expresión superior a 5. Llama keep a este vector lógico.
Filtra los genes (es decir, filas) del objeto ExpressionSet con el vector lógico keep y vuelve a visualizar.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

library(limma)

# Create new ExpressionSet to store filtered data
eset <- eset_norm

# View the normalized gene expression levels
___(eset, legend = ___); abline(v = 5)

# Determine the genes with mean expression level greater than 5
keep <- ___(exprs(eset)) > ___
sum(keep)

# Filter the genes
eset <- eset[___]
___(eset, legend = ___)

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