Allineare metadati e dati dei conteggi
Per eseguire qualsiasi analisi con DESeq2, dobbiamo creare un oggetto DESeq2 fornendo conteggi grezzi, metadati e formula di disegno. Per farlo, dobbiamo leggere i dati di conteggio grezzi e i metadati associati creati in precedenza, assicurarci che i nomi dei campioni abbiano lo stesso ordine in entrambi gli insiemi di dati, quindi creare un oggetto DESeq2 da usare per l'analisi di espressione differenziale. Useremo la formula di disegno ~ condition per testare l'espressione differenziale tra le condizioni (normale e fibrosi).
Le librerie DESeq2 e dplyr sono già state caricate per te e i file smoc2_rawcounts e smoc2_metadata sono stati letti.
Questo esercizio fa parte del corso
RNA-Seq con Bioconductor in R
Istruzioni dell'esercizio
Usa la funzione
match()per restituire gli indici con cui riordinare le colonne dei dati di conteggio in modo da farle corrispondere all'ordine dei nomi di riga dei metadati. Assegna il risultato areorder_idx.Riordina le colonne dei dati di conteggio con
reorder_idxin modo che i nomi delle colonne corrispondano all'ordine dei nomi di riga nei metadati.Crea un oggetto DESeq2,
dds_smoc2, usando la funzioneDESeqDataSetFromMatrix()con i metadati e i conteggi riordinati.
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# 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)