Het DE-object maken

LET OP: Het kan iets langer duren om deze oefening te laden.

Gebruik onze smoc2-overexpressie-samples om het DESeq2-object te maken, waarbij de ontwerpsformule het verschil in expressie vergelijkt tussen de fibrose- en normale samples. De metadata voor het experiment zie je hieronder. We hebben de data ingelezen met de samples in dezelfde volgorde voor de ruwe smoc2-tellingen, reordered_smoc2_rawcounts, en de metadata, smoc2_metadata.

smoc2 metadata

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

RNA-Seq met Bioconductor in R

Cursus bekijken

Oefeninstructies

Maak een DESeq2-object met de naam dds_smoc2 met de functie DESeqDataSetFromMatrix() en geef de argumenten countData, colData en design op.
Voer de functie DESeq() uit om de size factors te schatten, de dispersies te berekenen en het model te fitten en te testen.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# Create DESeq2 object
dds_smoc2 <- ___(___ = ___,
                 ___ = ___,
                 ___ = ~ condition)

# Run the DESeq2 analysis
___ <- ___(___)

Code bewerken en uitvoeren