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Supprimer les effets de lot

Dans l'exercice précédent, vous avez montré que l'effet du lot avait une plus grande influence sur la variation que l'effet du traitement. Heureusement, l'étude sur les cellules souches olfactives était parfaitement équilibrée, c.-à-d. que chaque traitement était présent dans les 4 lots. Vous pouvez donc retirer la variation introduite par le traitement par lot pour augmenter le rapport signal/bruit.

Cette activité fait partie du cours

Analyse d'expression différentielle avec limma dans R

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Instructions de l’exercice

L'objet ExpressionSet eset contenant les données de cellules souches olfactives a été chargé dans votre espace de travail.

  • Utilisez removeBatchEffect pour enlever l'effet des 4 lots des données.
  • Utilisez plotMDS pour tracer les composantes principales. Indiquez les échantillons selon le traitement reçu.
  • Réaffichez les composantes principales, en identifiant les échantillons selon leur lot.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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 = ___)
Modifier et exécuter le code