Normalizza
I dati grezzi di espressione genica sono disordinati, anche perché molti geni non saranno rilevanti per il sistema che stai studiando. Dopo aver ricevuto un nuovo insieme di dati, il primo passo è visualizzare i dati ed eseguire le necessarie fasi di pre-processing.
Questo esercizio fa parte del corso
Analisi dell'espressione differenziale con limma in R
Istruzioni dell'esercizio
L'oggetto ExpressionSet eset_raw con i dati grezzi di Populus è stato caricato nel tuo workspace.
Usa
plotDensitiesper visualizzare la distribuzione dei livelli di espressione genica per ciascun campione. Disattiva la legenda.Applica la trasformazione log e visualizza di nuovo.
Applica la normalizzazione per quantili con
normalizeBetweenArrayse visualizza di nuovo.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
library(limma)
# Create new ExpressionSet to store normalized data
eset_norm <- eset_raw
# View the distribution of the raw data
___(eset_norm, legend = ___)
# Log tranform
exprs(eset_norm) <- ___(exprs(eset_norm))
___(eset_norm, legend = ___)
# Quantile normalize
exprs(eset_norm) <- ___(exprs(eset_norm))
___(eset_norm, legend = ___)