DESeq2 モデル - 結果の抽出

注意： この演習の読み込みに少し時間がかかる場合があります。

分散を確認し、データが DESeq2 モデルに適合していると判断したら、次は結果を抽出しましょう。

DESeq2 オブジェクト dds_smoc2 の作成と DESeq() 関数の実行を含む、これまでの手順はすべて完了しているものとします。

この演習はコースの一部です

RNA-Seq with Bioconductor in R

results() 関数を使って、アルファ値 0.05 でコントラストを指定します。対象条件 condition について、normal サンプルグループを基準レベルとし、fibrosis サンプルグループとの比較結果を出力してください。

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。

# Extract the results of the differential expression analysis
smoc2_res <- results(___, 
                ___ = ___, 
                alpha = ___)