DEオブジェクトの作成
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。
smoc2 過剰発現サンプルを使用して、線維症サンプルと正常サンプルの間の発現差異を比較するデザイン式を指定した DESeq2 オブジェクトを作成しましょう。実験のメタデータを以下に示します。smoc2 の生カウントデータ reordered_smoc2_rawcounts とメタデータ smoc2_metadata は、同じ順序でサンプルが並んだ状態で読み込まれています。
この演習はコースの一部です
RNA-Seq with Bioconductor in R
演習の手順
DESeqDataSetFromMatrix()関数を使ってdds_smoc2という名前の DESeq2 オブジェクトを作成します。引数にはcountData、colData、designを指定してください。DESeq()関数を実行して、サイズ因子の推定、分散の計算、モデルの適合とテストを行います。
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。
# Create DESeq2 object
dds_smoc2 <- ___(___ = ___,
___ = ___,
___ = ~ condition)
# Run the DESeq2 analysis
___ <- ___(___)