1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. R로 하는 Bioconductor 기반 RNA-Seq
Connected

Exercise

DE 분석

참고: 이 연습 문제는 로딩에 다소 시간이 걸릴 수 있어요.

이번에는 유전형과 무관하게 정상과 섬유증(sample) 간에 유의한 발현 차이를 보이는 유전자를 비교하는 전체 데이터셋을 계속 사용합니다(design: ~ genotype + condition). 따라서 이전 연습 문제에서 만든 DESeq2 객체 dds_all을 사용하겠습니다. 이 객체가 이미 생성되어 있고 필요한 라이브러리도 모두 로드되어 있다고 가정하세요. 이 연습에서는 비지도 클러스터링 분석을 수행하여 샘플의 클러스터링 패턴과 변이의 주요 원인을 탐색해 보겠습니다.

Instructions

100 XP

  • vst() 함수를 사용해 dds_all 객체의 정규화 카운트를 로그 변환하세요. 이때 샘플 그룹 정보에는 블라인드로 수행하세요.

  • pheatmap() 함수를 사용해 로그 정규화 카운트의 상관계수로 상관 히트맵을 만드세요. genotype과 condition에 대한 주석 바(annotation bar)를 포함하세요.

  • plotPCA() 함수를 vsd_all에 대해 실행해 PCA를 그리세요. 플롯은 condition으로 색을 지정하세요.

  • plotPCA() 함수를 vsd_all에 대해 실행해 PCA를 그리세요. 플롯은 genotype으로 색을 지정하세요.