정규화
원시 유전자 발현 데이터는 다소 지저분합니다. 특히 여러분이 연구하는 시스템과 관련 없는 유전자가 많기 때문이에요. 새 데이터 세트를 받으면, 먼저 데이터를 시각화하고 필요한 전처리 단계를 수행해야 합니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R에서 limma로 하는 차등 발현 분석
연습 안내
작업 공간에 Populus의 원시 데이터가 담긴 ExpressionSet 객체 eset_raw가 로드되어 있습니다.
plotDensities를 사용해 각 샘플의 유전자 발현 분포를 시각화하세요. 범례는 비활성화하세요.측정값을 로그 변환한 뒤 다시 시각화하세요.
normalizeBetweenArrays로 분위수 정규화를 수행하고 다시 시각화하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
library(limma)
# Create new ExpressionSet to store normalized data
eset_norm <- eset_raw
# View the distribution of the raw data
___(eset_norm, legend = ___)
# Log tranform
exprs(eset_norm) <- ___(exprs(eset_norm))
___(eset_norm, legend = ___)
# Quantile normalize
exprs(eset_norm) <- ___(exprs(eset_norm))
___(eset_norm, legend = ___)