Faire correspondre les métadonnées et les données de comptes

Pour effectuer une analyse avec DESeq2, nous devons créer un objet DESeq2 en fournissant les comptes bruts, les métadonnées et la formule de conception. Pour ce faire, nous allons lire les données de comptes bruts et les métadonnées associées créées précédemment, nous assurer que les noms d'échantillons sont dans le même ordre dans les deux ensembles de données, puis créer un objet DESeq2 à utiliser pour l'analyse d'expression différentielle. Nous utiliserons la formule de conception ~ condition pour tester l'expression différentielle entre les conditions (normal et fibrose).

Les bibliothèques DESeq2 et dplyr ont été chargées pour vous, et les fichiers smoc2_rawcounts et smoc2_metadata ont été lus.

Cette activité fait partie du cours

RNA-Seq avec Bioconductor dans R

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Instructions de l’exercice

Utilisez la fonction match() pour retourner les indices permettant de réorganiser les colonnes des données de comptes afin de correspondre à l'ordre des noms de lignes des métadonnées. Assignez le résultat à reorder_idx.
Réorganisez les colonnes des données de comptes avec reorder_idx de façon à ce que les noms de colonnes correspondent à l'ordre des noms de lignes des métadonnées.
Créez un objet DESeq2, dds_smoc2, à l'aide de la fonction DESeqDataSetFromMatrix() en utilisant les métadonnées et les comptes réorganisés.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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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