次に、メタデータに含まれるその他の因子を調べ、データに存在しうる変動の要因を探ってみましょう。以下のPCAプロットでは、各因子ごとにサンプルを色分けしています。
strain:
cage:
sex:
上記の PCA プロットを参考に、正しい記述をすべて選んでください。
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
この章では、RNA-Seq データで何ができるかを探り、その魅力について学びます。また、RNA-Seq ワークフローに含まれるさまざまなステップと考慮事項についても理解を深めます。
この章では、ヒートマップと主成分分析を用いて RNA-Seq カウントデータの品質管理を行います。サンプル間の類似性を調べ、外れ値となるサンプルがないかを確認します。
現在の演習
この章では、発現差異解析を実施し、結果を生成して発現差異のある遺伝子を特定します。
最終章では、ヒートマップやボルカノプロットなどの可視化を通じて発現差異の結果を探索します。また、解析の手順を振り返り、DESeq2 を用いた発現差異解析のワークフロー全体をまとめます。
