Filtrar genes

Agora que os dados foram transformados em log e normalizados por quantis, você precisa remover os genes com baixa expressão que não são relevantes para o sistema em estudo.

Este exercício faz parte do curso

Análise de Expressão Diferencial com limma em R

Ver curso

Instruções do exercício

O objeto ExpressionSet eset_norm com os dados de Populus normalizados foi carregado no seu ambiente de trabalho.

Use plotDensities para visualizar a distribuição dos níveis de expressão gênica para cada amostra. Desative a legenda.
Use rowMeans para determinar quais genes têm nível médio de expressão maior que 5. Dê o nome keep a esse vetor lógico.
Filtre os genes (ou seja, as linhas) do objeto ExpressionSet com o vetor lógico keep e visualize novamente.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

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 = ___)

Editar e executar o código