バッチ効果を可視化する
嗅覚幹細胞の実験では、7種類の処理それぞれに4つのレプリケートがあり、合計28サンプルでした。ただし、これら28サンプルは4つの別々のバッチで処理されています。生物学的に関心があるのは処理の効果ですが、バッチの効果は技術的ノイズです。次元削減を用いて、どちらの効果のほうが遺伝子発現データへの影響が大きいかを判断してください。
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
嗅覚幹細胞データを含む ExpressionSet オブジェクト eset がワークスペースに読み込まれています。
plotMDSを使って主成分をプロットします。サンプルには受けた処理名でラベルを付け、gene.selectionを"common"に設定します。主成分を再度可視化し、今度はサンプルにバッチでラベルを付けます。
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。
# Load package
library(limma)
# Plot principal components labeled by treatment
___(eset, labels = pData(eset)[, "___"], gene.selection = "___")
# Plot principal components labeled by batch
___(eset, labels = pData(eset)[, "___"], gene.selection = "___")