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DESeq2 परिणामों की जाँच

नोट: इस अभ्यास को लोड होने में थोड़ा अधिक समय लग सकता है.

हम जिन DE genes को लौटा रहे हैं उनकी संख्या को कम करने और यह संभावना घटाने के लिए कि DE genes जैविक रूप से अर्थपूर्ण हों, हम DE genes निर्धारित करने में एक छोटी log2 fold change थ्रेशहोल्ड का उपयोग करेंगे।

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Bioconductor के साथ RNA-Seq

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • पहले की तरह, results() फंक्शन का उपयोग करके smoc2 के परिणाम निकालिए, जहाँ alpha 0.05 हो और condition का base level normal हो। लेकिन इस बार log2 fold change थ्रेशहोल्ड 0.32 रखिए। मान लीजिए कि सभी पहले के चरण पूरे किए जा चुके हैं, जिनमें DESeq2 ऑब्जेक्ट dds_smoc2 बनाना और DESeq() फंक्शन चलाना शामिल है।

  • lfcShrink() फंक्शन का उपयोग करके log2 fold changes का shrinkage कीजिए।

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Explore the results() function
?results

# Extract results
smoc2_res <- ___(___, 
                contrast = ___, 
                alpha = ___, 
                lfcThreshold = ___)

# Shrink the log2 fold changes
smoc2_res <- ___(___, 
                    ___, 
                    res = ___)
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