DESeq2 시각화 - 히트맵

참고: 이 연습 문제는 로딩에 다소 시간이 걸릴 수 있어요.

시각화는 유의미한 유전자들을 더 자세히 탐색하는 데에도 도움이 됩니다. 발현 히트맵은 모든 유의미한 유전자의 발현이 샘플 그룹 간에 얼마나 다른지 살펴보는 데 유용하고, 발현 플롯은 상위 유의미한 유전자에 초점을 맞추거나 관심 있는 개별 유전자를 선택해 샘플 그룹 간 발현 수준을 확인할 수 있어요.

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 하는 Bioconductor 기반 RNA-Seq

강의 보기

연습 안내

정규화된 카운트에서 유의미한 유전자만 포함하도록 부분 선택하세요. smoc2_res_sig의 행 이름(유의미한 결과)을 사용해 normalized_counts_smoc2를 부분 선택하세요.
sig_norm_counts_smoc2를 사용해 히트맵을 만드세요. 팔레트 heat_colors로 색을 지정하고, 행을 클러스터링하되 행 이름은 표시하지 않으며, 값은 "row" 기준으로 스케일링하세요. 주석(annotation)에는 smoc2_metadata에서 select()로 condition 열만 선택해 사용하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Subset normalized counts to significant genes
sig_norm_counts_smoc2 <- ___[___(___), ]

# Choose heatmap color palette
heat_colors <- brewer.pal(n = 6, name = "YlOrRd")

# Plot heatmap
pheatmap(___, 
         color = ___, 
         cluster_rows = ___, 
         show_rownames = ___,
         annotation = ___(___, ___), 
         scale = ___)

코드 편집 및 실행