Visualisations DESeq2 - carte thermique

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Les visualisations sont aussi utiles pour explorer plus en profondeur les gènes significatifs. La carte thermique d'expression permet de voir à quel point l'expression de tous les gènes significatifs diffère entre les groupes d'échantillons, tandis que le graphique d'expression met en évidence les gènes les plus significatifs ou permet de choisir des gènes précis à examiner afin de comparer les niveaux d'expression entre les groupes d'échantillons.

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RNA-Seq avec Bioconductor dans R

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Instructions de l’exercice

Réduisez les comptes normalisés pour ne conserver que les gènes significatifs. Servez-vous des noms de lignes des résultats significatifs smoc2_res_sig pour extraire les comptes normalisés, normalized_counts_smoc2.
Créez la carte thermique en utilisant sig_norm_counts_smoc2. Colorez la carte à l'aide de la palette heat_colors, regroupez (cluster) les lignes sans afficher les noms de lignes, et normalisez (scale) les valeurs par « row ». Pour l'annotation, utilisez select() pour ne conserver que la colonne condition de smoc2_metadata.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Subset normalized counts to significant genes
sig_norm_counts_smoc2 <- ___[___(___), ]

# Choose heatmap color palette
heat_colors <- brewer.pal(n = 6, name = "YlOrRd")

# Plot heatmap
pheatmap(___, 
         color = ___, 
         cluster_rows = ___, 
         show_rownames = ___,
         annotation = ___(___, ___), 
         scale = ___)

Modifier et exécuter le code