Exploration des résultats DESeq2

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Pour réduire le nombre de gènes différentiellement exprimés (DE) renvoyés et diminuer la probabilité que ces gènes DE soient réellement pertinents sur le plan biologique, nous allons utiliser un petit seuil de variation logarithmique base 2 pour déterminer les gènes DE.

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RNA-Seq avec Bioconductor dans R

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Instructions de l’exercice

Extrayez les résultats pour smoc2 avec la fonction results(), comme précédemment, avec un alpha de 0,05 et normal comme modalité de référence de condition. Par contre, cette fois, utilisez un seuil de variation logarithmique base 2 de 0,32. Supposez que toutes les étapes préalables ont été effectuées, y compris la création de l'objet DESeq2, dds_smoc2, et l'exécution de la fonction DESeq().
Effectuez la réduction (shrinkage) des variations log2 avec la fonction lfcShrink().

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Explore the results() function
?results

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

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

Modifier et exécuter le code