DESeq2 시각화 - MA 플롯과 볼케이노 플롯

NOTE: 이 연습 문제는 로딩에 시간이 조금 더 걸릴 수 있어요.

결과를 살펴볼 때는 시각화가 전체적인 데이터의 양상과 유의한 유전자의 특성을 파악하는 데 도움이 돼요. 보통 평균 값 전 범위에서 유의한 유전자가 발견되기를 기대하며, 이를 MA 플롯으로 확인할 수 있어요. 만약 평균 값이 높은 경우에만 유의한 유전자가 보인다면, 데이터에 문제가 있을 수 있음을 시사해요. 볼케이노 플롯은 유의미성을 판별하는 데 필요한 폴드 변화의 범위를 가늠하는 데 도움을 줘요.

이제 MA 플롯과 볼케이노 플롯을 사용해 결과를 탐색해 보겠습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 하는 Bioconductor 기반 RNA-Seq

강의 보기

연습 안내

plotMA() 함수를 사용하고 결과 객체 smoc2_res를 입력으로 하여 MA 플롯을 만드세요.
mutate() 함수를 사용해, 결과에서 padj 값이 0.05보다 작은지 여부를 나타내는 논리형 벡터의 새 열을 추가하세요.
ggplot()을 사용해 log2 폴드 변화 값과 -log10 보정 p-값의 관계를 볼케이노 플롯으로 그리고, 유의한지 여부에 따라 유전자 점의 색을 다르게 지정하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Create MA plot
___

# Generate logical column 
smoc2_res_all <- data.frame(smoc2_res) %>% mutate(threshold = padj < 0.05)
              
# Create the volcano plot
ggplot(___) + 
        geom_point(aes(x = ___, y = -log10(___), color = ___)) + 
        xlab("log2 fold change") + 
        ylab("-log10 adjusted p-value") + 
        theme(legend.position = "none", 
              plot.title = element_text(size = rel(1.5), hjust = 0.5), 
              axis.title = element_text(size = rel(1.25)))

코드 편집 및 실행