Normalizar

Dados brutos de expressão gênica são confusos, principalmente porque muitos genes não serão relevantes para o sistema que você está estudando. Ao receber um novo conjunto de dados, o primeiro passo é visualizar os dados e executar as etapas necessárias de pré-processamento.

Este exercício faz parte do curso

Análise de Expressão Diferencial com limma em R

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Instruções do exercício

O objeto ExpressionSet eset_raw com os dados brutos de Populus foi carregado no seu ambiente.

Use plotDensities para visualizar a distribuição dos níveis de expressão gênica para cada amostra. Desative a legenda.
Aplique a transformação log nas medições e visualize novamente.
Normalize as medições por quantis com normalizeBetweenArrays e visualize novamente.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

library(limma)

# Create new ExpressionSet to store normalized data
eset_norm <- eset_raw

# View the distribution of the raw data
___(eset_norm, legend = ___)

# Log tranform
exprs(eset_norm) <- ___(exprs(eset_norm))
___(eset_norm, legend = ___)

# Quantile normalize
exprs(eset_norm) <- ___(exprs(eset_norm))
___(eset_norm, legend = ___)

Editar e executar o código