Ringkasan alur kerja DE RNA-Seq

CATATAN: Memuat latihan ini mungkin memerlukan waktu sedikit lebih lama.

Mari jalankan alur kerja DESeq2 menggunakan himpunan data lengkap yang mencakup sampel wildtype dan overekspresi smoc2. Kami telah memuat pustaka DESeq2 dan dplyr serta membaca berkas metadata, all_metadata, dan berkas hitungan mentah, all_rawcounts, untuk Anda.

full metadata

Latihan ini adalah bagian dari kursus

RNA-Seq dengan Bioconductor di R

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

Periksa bahwa urutan sampel sama di all_rawcounts dan all_metadata menggunakan rownames(), colnames(), all(), dan operator %in%.
Buat objek DESeq2 menggunakan desain yang sesuai, menguji efek condition sambil mengontrol genotype.
Buat objek DESeq2 menggunakan desain yang sesuai, mengontrol genotype dan condition secara individual, tetapi uji untuk genotype:condition.

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

# Check that all of the samples are in the same order in the metadata and count data
all(___(___) %in% ___(___))

# DESeq object to test for the effect of fibrosis regardless of genotype
dds_all <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = ___,
                        colData = ___,
                        design = ___)

# DESeq object to test for the effect of genotype on the effect of fibrosis                        
dds_complex <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = ___,
                                ___,
                                ___)

Edit dan Jalankan Kode