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  3. RNA-Seq with Bioconductor in R
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演習

RNA-Seq DE ワークフローまとめ

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。

ワイルドタイプと smoc2 過剰発現のサンプルをすべて含むデータセットを使って、DESeq2 のワークフローを実行しましょう。DESeq2 と dplyr ライブラリの読み込み、メタデータファイル all_metadata、および生カウントファイル all_rawcounts の読み込みはあらかじめ済んでいます。

full metadata

指示

100 XP
  • rownames()、colnames()、all()、および %in% 演算子を使って、all_rawcounts と all_metadata のサンプルの順序が一致していることを確認します。
  • genotype の影響を制御しながら condition の効果を検定する適切なデザインを指定して、DESeq2 オブジェクトを作成します。
  • genotype と condition をそれぞれ制御しつつ、genotype:condition を検定する適切なデザインを指定して、DESeq2 オブジェクトを作成します。