Visualisations DESeq2 - carte thermique

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Les visualisations sont utiles pour explorer plus finement les gènes significatifs. La carte thermique d’expression permet de voir à quel point l’expression de l’ensemble des gènes significatifs diffère entre les groupes d’échantillons, tandis que le graphique d’expression permet d’examiner les gènes les plus significatifs ou de choisir des gènes spécifiques afin d’étudier les niveaux d’expression entre les groupes d’échantillons.

Cet exercice fait partie du cours

RNA-Seq avec Bioconductor en R

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Instructions

Extrayez des comptes normalisés uniquement les gènes significatifs. Utilisez les noms de lignes des résultats significatifs smoc2_res_sig pour filtrer les comptes normalisés normalized_counts_smoc2.
Créez la carte thermique avec sig_norm_counts_smoc2. Colorez-la avec la palette heat_colors, regroupez les lignes (clustering) sans afficher les noms de lignes, et mettez les valeurs à l’échelle 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 cet exemple de code.

# 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