Hacer coincidir metadatos y datos de conteos

Para realizar cualquier análisis con DESeq2, tenemos que crear un objeto DESeq2 proporcionando los conteos en bruto, los metadatos y la fórmula de diseño. Para ello, debemos leer los datos de conteos en bruto y los metadatos asociados que creamos previamente, asegurarnos de que los nombres de las muestras estén en el mismo orden en ambos conjuntos de datos y, después, crear un objeto DESeq2 para usar en el análisis de expresión diferencial. Usaremos la fórmula de diseño ~ condition para probar la expresión diferencial entre condiciones (normal y fibrosis).

Las librerías DESeq2 y dplyr ya se han cargado, y los archivos smoc2_rawcounts y smoc2_metadata ya se han leído.

Este ejercicio forma parte del curso

RNA-Seq con Bioconductor en R

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Instrucciones del ejercicio

Usa la función match() para devolver los índices con los que reordenar las columnas de los datos de conteos y que coincidan con el orden de los nombres de fila de los metadatos. Asigna el resultado a reorder_idx.
Reordena las columnas de los datos de conteos con reorder_idx de modo que los nombres de columna coincidan con el orden de los nombres de fila en los metadatos.
Crea un objeto DESeq2, dds_smoc2, usando la función DESeqDataSetFromMatrix() con los metadatos y los conteos reordenados.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# 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)

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