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DESeq2 विज़ुअलाइज़ेशन - हीटमैप

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

विज़ुअलाइज़ेशन महत्वपूर्ण जीनों को और गहराई से समझने में मदद करते हैं। एक्सप्रेशन हीटमैप यह देखने में सहायक है कि सभी महत्वपूर्ण जीनों का एक्सप्रेशन सैंपल समूहों के बीच कितना अलग है, जबकि एक्सप्रेशन प्लॉट शीर्ष महत्वपूर्ण जीनों पर फोकस कर सकता है या आपकी रुचि के व्यक्तिगत जीन चुनकर सैंपल समूहों के बीच उनके एक्सप्रेशन स्तरों की जाँच कर सकता है।

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Bioconductor के साथ RNA-Seq

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • normalized counts को सिर्फ महत्वपूर्ण जीनों तक सीमित करें। smoc2_res_sig के significant results के row names का उपयोग करके normalized counts, normalized_counts_smoc2, को subset करें।

  • sig_norm_counts_smoc2 से हीटमैप बनाएँ। हीटमैप को पैलेट heat_colors से रंगें, पंक्तियों को cluster करें, row names न दिखाएँ, और मानों को "row" द्वारा scale करें। Annotation के लिए, smoc2_metadata से केवल condition कॉलम चुनने हेतु select() का उपयोग करें।

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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 = ___)
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