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。

この演習はコースの一部です

RNA-Seq with Bioconductor in R

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演習の手順

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。

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。

# Explore the results() function
?results

# Extract results
smoc2_res <- ___(___, 
                contrast = ___, 
                alpha = ___, 
                lfcThreshold = ___)

# Shrink the log2 fold changes
smoc2_res <- ___(___, 
                    ___, 
                    res = ___)

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