Model DESeq2 – wyodrębnianie wyników

UWAGA: Wczytanie tego ćwiczenia może chwilę potrwać.

Po przeanalizowaniu dyspersji i potwierdzeniu, że dane dobrze pasują do modelu DESeq2, możemy przystąpić do wyodrębnienia wyników.

Załóż, że wszystkie wcześniejsze kroki zostały wykonane – w tym utworzenie obiektu DESeq2 o nazwie dds_smoc2 oraz uruchomienie funkcji DESeq().

To ćwiczenie jest częścią kursu

RNA-Seq z Bioconductor w R

Użyj funkcji results(), aby określić kontrast dla porównania z poziomem alfa równym 0.05. Dla warunku zainteresowania condition wyodrębnij wyniki dla grupy próbek fibrosis w odniesieniu do grupy normal, tak aby grupa normal była poziomem bazowym.

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Extract the results of the differential expression analysis
smoc2_res <- results(___, 
                ___ = ___, 
                alpha = ___)