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मेटाडेटा और काउंट्स डेटा का मिलान

DESeq2 के साथ कोई भी विश्लेषण चलाने के लिए, हमें रॉ काउंट्स, मेटाडेटा, और डिजाइन फ़ॉर्मूला देकर एक DESeq2 ऑब्जेक्ट बनाना होगा. ऐसा करने के लिए, हमें पहले से बनाए गए रॉ काउंट्स डेटा और संबद्ध मेटाडेटा को पढ़ना है, यह सुनिश्चित करना है कि दोनों डेटासेट्स में सैंपल नामों का क्रम एक जैसा हो, और फिर डिफरेंशियल एक्सप्रेशन विश्लेषण के लिए उपयोग करने हेतु DESeq2 ऑब्जेक्ट बनाना है. हम कंडीशन्स (normal और fibrosis) के बीच डिफरेंशियल एक्सप्रेशन की जाँच करने के लिए डिजाइन फ़ॉर्मूला ~ condition का उपयोग करेंगे.

आपके लिए DESeq2 और dplyr लाइब्रेरीज़ लोड कर दी गई हैं, और smoc2_rawcounts तथा smoc2_metadata फाइलें पढ़ ली गई हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Bioconductor के साथ RNA-Seq

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • match() फंक्शन का उपयोग करके वे इंडेसेज़ प्राप्त करें जिनसे काउंट्स डेटा के कॉलम्स को इस प्रकार पुनः क्रमित किया जा सके कि उनका क्रम मेटाडेटा की रो-नेम्स के क्रम से मेल खाए. परिणाम को reorder_idx में असाइन करें.

  • काउंट डेटा के कॉलम्स को reorder_idx के साथ पुनः क्रमित करें ताकि कॉलम नेम्स का क्रम मेटाडेटा की रो-नेम्स के क्रम से मैच करे.

  • मेटाडेटा और पुनः क्रमित काउंट्स का उपयोग करते हुए DESeqDataSetFromMatrix() फंक्शन से एक DESeq2 ऑब्जेक्ट dds_smoc2 बनाएँ.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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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