DESeq2 の可視化 - MA プロットとボルケーノプロット

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結果を探索するには、データ全体の概観や有意な遺伝子の特徴を把握するために、可視化が有効です。通常、有意な遺伝子は平均値のさまざまな範囲にわたって検出されることが期待されており、これを MA プロットで確認できます。高い平均値を持つ遺伝子にのみ有意差が見られる場合は、データに問題がある可能性があります。ボルケーノプロットは、有意差を判定するために必要なフォールドチェンジの範囲を把握するのに役立ちます。

MA プロットとボルケーノプロットを使って、結果を探索しましょう。

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

plotMA() 関数を使って MA プロットを作成しましょう。入力には結果オブジェクト smoc2_res を使います。
mutate() 関数を使って、padj の値が 0.05 未満かどうかを示す論理ベクトルの列を新たに追加しましょう。
ggplot() を使って、log2 フォールドチェンジ値と -log10 調整済み p 値のボルケーノプロットを作成し、各遺伝子の点を有意かどうかによって色分けしましょう。

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。

# Create MA plot
___

# Generate logical column 
smoc2_res_all <- data.frame(smoc2_res) %>% mutate(threshold = padj < 0.05)
              
# Create the volcano plot
ggplot(___) + 
        geom_point(aes(x = ___, y = -log10(___), color = ___)) + 
        xlab("log2 fold change") + 
        ylab("-log10 adjusted p-value") + 
        theme(legend.position = "none", 
              plot.title = element_text(size = rel(1.5), hjust = 0.5), 
              axis.title = element_text(size = rel(1.25)))

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