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PCA 분석

샘플의 품질 평가를 이어서 진행하기 위해, 이 연습 문제의 첫 번째 부분에서는 PCA를 수행하여 샘플이 어떻게 군집화되는지, 그리고 관심 있는 조건이 데이터의 변이를 가장 많이 설명하는 주성분과 대응되는지 살펴보겠습니다. 두 번째 부분에서는 PCA 플롯에 대한 질문에 답해 보겠습니다.

PCA로 smoc2 샘플 간 유사성을 평가하려면, 정규화된 카운트를 변환한 뒤 PCA 분석을 수행해야 합니다. 모든 라이브러리가 로드되어 있고, DESeq2 객체가 생성되었으며, 크기 보정 계수(size factors)가 DESeq2 객체 dds_smoc2에 저장되어 있다고 가정하세요.

Instruktioner 1 / 2

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  • 정규화된 카운트를 변환하는 코드를 실행하세요.
  • DESeq2 변환 카운트 객체 vsd_smoc2에서 DESeq2의 plotPCA() 함수를 사용해 PC1 대 PC2 플롯을 그리고, 플롯의 색을 지정할 요인을 intgroup 인수로 설정해 PCA를 수행하세요.