DESeq2 の可視化 - ヒートマップ
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。
可視化は、有意な遺伝子をより詳しく調べる際にも役立ちます。発現ヒートマップは、すべての有意な遺伝子の発現量がサンプルグループ間でどの程度異なるかを確認するのに適しています。また、発現プロットでは、上位の有意な遺伝子を表示したり、関心のある個別の遺伝子を選択して、サンプルグループ間の発現レベルを調べたりすることができます。
この演習はコースの一部です
RNA-Seq with Bioconductor in R
演習の手順
有意な遺伝子のみを含むように、正規化済みカウントをサブセットしましょう。
smoc2_res_sigの有意な結果の行名を使って、正規化済みカウントnormalized_counts_smoc2をサブセットします。sig_norm_counts_smoc2を使ってヒートマップを作成しましょう。パレットheat_colorsを使って色付けし、行名を表示せずに行をクラスタリングし、値を "row" でスケーリングします。アノテーションには、select()を使ってsmoc2_metadataからcondition列のみを選択します。
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。
# Subset normalized counts to significant genes
sig_norm_counts_smoc2 <- ___[___(___), ]
# Choose heatmap color palette
heat_colors <- brewer.pal(n = 6, name = "YlOrRd")
# Plot heatmap
pheatmap(___,
color = ___,
cluster_rows = ___,
show_rownames = ___,
annotation = ___(___, ___),
scale = ___)