Remover efeitos de lote
No exercício anterior, você demonstrou que o efeito de lote teve um impacto maior na variação do que o efeito do tratamento. Felizmente, o estudo com células-tronco olfatórias foi perfeitamente balanceado, ou seja, cada tratamento foi incluído em todos os 4 lotes. Assim, você pode remover a variação introduzida pelo processamento em lote para aumentar a razão sinal-ruído.
Este exercício faz parte do curso
Análise de Expressão Diferencial com limma em R
Instruções do exercício
O objeto ExpressionSet eset com os dados de células-tronco olfatórias foi carregado no seu ambiente.
- Use
removeBatchEffectpara remover o efeito dos 4 lotes dos dados. - Use
plotMDSpara plotar os componentes principais. Rotule as amostras pelo tratamento que receberam. - Visualize novamente os componentes principais, rotulando as amostras pelo seu lote.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Load package
library(limma)
# Remove the batch effect
exprs(eset) <- ___(eset, batch = ___)
# Plot principal components labeled by treatment
___(eset, labels = ___, gene.selection = ___)
# Plot principal components labeled by batch
___(eset, labels = ___, gene.selection = ___)