正規化
生の遺伝子発現データは扱いづらく、とくに研究対象の系に関係しない遺伝子が多く含まれます。新しいデータセットを受け取ったら、まずはデータを可視化し、必要な前処理を行うことが最初のステップです。
この演習はコースの一部です
R での limma を用いた Differential Expression 解析
演習の手順
Populus の生データを含む ExpressionSet オブジェクト eset_raw がワークスペースに読み込まれています。
plotDensitiesを使って、各サンプルの遺伝子発現レベルの分布を可視化してください。凡例は無効にします。測定値を対数変換し、もう一度可視化します。
normalizeBetweenArraysを用いて分位数正規化を行い、再度可視化します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
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 = ___)