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Exercises

DESeq2 모델 - 분산 탐색

참고: 이 연습 문제는 로딩에 다소 시간이 걸릴 수 있어요.

이전 연습 문제에서 모델을 적합했으니, 이번에는 plotDispEsts() 함수를 이용해 분산 추정치를 그려 보면서 smoc2 데이터가 음이항 모형에 얼마나 잘 맞는지 살펴보겠습니다. 분산 추정치는 원시 카운트를 모델링하는 데 사용돼요. 만약 분산이 DESeq2의 가정을 따르지 않으면 데이터의 변동성이 부정확하게 추정되고, 그 결과 DE 결과의 정확도가 떨어질 수 있습니다.

DESeq2의 가정은 대체로 평균이 증가함에 따라 분산이 감소해야 하며, 분산 추정치가 적합된 선을 대체로 따르는 경향을 보여야 한다는 것입니다.

คำแนะนำ

100 XP
  • plotDispEsts() 함수를 사용해 smoc2 데이터의 분산 추정치를 그려 보세요. DESeq2 객체 dds_smoc2 생성과 DESeq() 함수 실행을 포함한 이전 단계는 모두 완료되었다고 가정합니다.