Filtrowanie genów

Po przekształceniu logarytmicznym i normalizacji kwantylowej danych należy usunąć geny o niskim poziomie ekspresji, które nie są istotne dla badanego układu.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Analiza różnicowej ekspresji genów z limma w R

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Obiekt ExpressionSet eset_norm z znormalizowanymi danymi dla gatunku Populus został wczytany do twojego środowiska pracy.

Użyj funkcji plotDensities, aby zwizualizować rozkład poziomów ekspresji genów dla każdej próbki. Wyłącz legendę.
Użyj funkcji rowMeans, aby wskazać geny o średnim poziomie ekspresji większym niż 5. Nadaj temu wektorowi logicznemu nazwę keep.
Przefiltruj geny (czyli wiersze) obiektu ExpressionSet za pomocą wektora logicznego keep i ponownie zwizualizuj dane.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

library(limma)

# Create new ExpressionSet to store filtered data
eset <- eset_norm

# View the normalized gene expression levels
___(eset, legend = ___); abline(v = 5)

# Determine the genes with mean expression level greater than 5
keep <- ___(exprs(eset)) > ___
sum(keep)

# Filter the genes
eset <- eset[___]
___(eset, legend = ___)

Edytuj i uruchom kod