PCA分析
サンプルの品質評価を続けましょう。この演習の前半では、PCAを実施してサンプルのクラスタリングを確認し、データの変動を最も説明する主成分と関心のある条件との対応関係を調べます。後半では、PCAプロットについての問いに答えます。
PCAを使って smoc2 サンプルの類似性を評価するには、正規化済みカウントを変換してからPCA分析を実施する必要があります。すべてのライブラリは読み込み済みで、DESeq2オブジェクトの作成とサイズファクターの格納も完了していると仮定してください。DESeq2オブジェクトは dds_smoc2 です。
この演習はコースの一部です
RNA-Seq with Bioconductor in R
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。
# Transform the normalized counts
vsd_smoc2 <- vst(dds_smoc2, blind = TRUE)
# Plot the PCA of PC1 and PC2
___(___, intgroup=___)