Supprimer les effets de lot

Dans l’exercice précédent, vous avez montré que l’effet du lot avait un impact plus important sur la variation que l’effet du traitement. Heureusement, l’étude sur les cellules souches olfactives était parfaitement équilibrée, c’est‑à‑dire que chaque traitement était présent dans les 4 lots. Vous pouvez donc supprimer la variation introduite par le traitement par lots afin d’augmenter le rapport signal‑bruit.

Cet exercice fait partie du cours

Analyse d’expression différentielle avec limma en R

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Instructions

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

Utilisez removeBatchEffect pour supprimer l’effet des 4 lots des données.
Utilisez plotMDS pour tracer les composantes principales. Étiquetez les échantillons selon le traitement reçu.
Revisualisez les composantes principales en étiquetant les échantillons selon leur lot.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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