Faire correspondre métadonnées et comptages

Pour effectuer une analyse avec DESeq2, nous devons créer un objet DESeq2 en fournissant les comptages bruts, les métadonnées et la formule de design. Pour cela, nous allons lire les données de comptages bruts et les métadonnées associées créées précédemment, vérifier que les noms d’échantillons sont dans le même ordre dans les deux jeux de données, puis créer un objet DESeq2 à utiliser pour l’analyse d’expression différentielle. Nous utiliserons la formule de design ~ 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.

Cet exercice fait partie du cours

RNA-Seq avec Bioconductor en R

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Instructions

Utilisez la fonction match() pour renvoyer les indices permettant de réordonner les colonnes des données de comptage afin de correspondre à l’ordre des noms de lignes des métadonnées. Affectez le résultat à reorder_idx.
Réordonnez les colonnes des données de comptage avec reorder_idx de façon à ce que les noms de colonnes correspondent à l’ordre des noms de lignes dans les métadonnées.
Créez un objet DESeq2, dds_smoc2, avec la fonction DESeqDataSetFromMatrix() en utilisant les métadonnées et les comptages réordonnés.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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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