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  3. RNA-Seq with Bioconductor in R
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演習

DESeq2 結果の探索

注意： この演習の読み込みには少し時間がかかる場合があります。

返される DE 遺伝子の数を絞り込み、生物学的に意味のある結果を得やすくするために、小さな log2 fold change の閾値を使って DE 遺伝子を判定します。

指示

100 XP

  • results() 関数を使って smoc2 の結果を抽出してください。前の演習と同様に、alpha を 0.05 に設定し、condition のベースレベルとして normal を指定します。ただし今回は、log2 fold change の閾値として 0.32 を使用してください。DESeq2 オブジェクト dds_smoc2 の作成と DESeq() 関数の実行を含む、これまでのすべてのステップが完了していることを前提とします。

  • lfcShrink() 関数を使って log2 fold change の縮小補正を行いましょう。