メタデータとカウントデータの照合

DESeq2 で解析を行うには、生カウントデータ、メタデータ、デザイン式を指定して DESeq2 オブジェクトを作成する必要があります。そのためには、事前に用意した生カウントデータと対応するメタデータを読み込み、両データセットのサンプル名の順序を揃えてから、差次発現解析に使用する DESeq2 オブジェクトを作成します。条件間（正常とファイブロシス）の差次発現を検定するために、デザイン式 ~ condition を使用します。

DESeq2 および dplyr ライブラリはあらかじめ読み込まれており、smoc2_rawcounts と smoc2_metadata のファイルも読み込み済みです。

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

match() 関数を使って、カウントデータの列をメタデータの行名の順序に合わせて並び替えるためのインデックスを取得し、結果を reorder_idx に格納しましょう。
reorder_idx を使ってカウントデータの列を並び替え、列名がメタデータの行名の順序と一致するようにしましょう。
メタデータと並び替えたカウントデータを使って、DESeqDataSetFromMatrix() 関数で DESeq2 オブジェクト dds_smoc2 を作成しましょう。

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。

# Use the match() function to reorder the columns of the raw counts
reorder_idx <- match(___(___), ___(___))

# Reorder the columns of the count data
reordered_smoc2_rawcounts <- smoc2_rawcounts[ , ___]

# Create a DESeq2 object
dds_smoc2 <- DESeqDataSetFromMatrix(countData =  ___,
                              colData =  ___,
                              design = ~ condition)

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