Exploration des résultats DESeq2

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Pour réduire le nombre de gènes DE que nous retournons et diminuer la probabilité que les gènes DE soient biologiquement significatifs par hasard, nous allons utiliser un petit seuil de log2 fold change pour déterminer les gènes différentiellement exprimés.

Cet exercice fait partie du cours

RNA-Seq avec Bioconductor en R

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Instructions

Extrayez les résultats pour smoc2 avec la fonction results(), comme précédemment, avec un alpha de 0,05 et normal comme niveau de référence de condition. Cependant, cette fois, utilisez un seuil de log2 fold change de 0,32. Supposons 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 une réduction (shrinkage) des log2 fold changes à l’aide de la fonction lfcShrink().

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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