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Exploração dos resultados do DESeq2

OBSERVAÇÃO: Carregar este exercício pode levar um pouco mais de tempo.

Para reduzir o número de genes DE retornados e diminuir a probabilidade de que esses genes DE sejam biologicamente relevantes ao acaso, vamos usar um pequeno limiar de log2 fold change para determinar os genes DE.

Este exercício faz parte do curso

RNA-Seq com Bioconductor em R

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Instruções do exercício

  • Extraia os resultados para smoc2 usando a função results(), como antes, com alpha de 0,05 e com normal como o nível de referência de condition. No entanto, desta vez use um limiar de log2 fold change de 0,32. Considere que todas as etapas anteriores foram executadas, incluindo a criação do objeto do DESeq2, dds_smoc2, e a execução da função DESeq().

  • Faça o shrinkage dos log2 fold changes usando a função lfcShrink().

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Explore the results() function
?results

# Extract results
smoc2_res <- ___(___, 
                contrast = ___, 
                alpha = ___, 
                lfcThreshold = ___)

# Shrink the log2 fold changes
smoc2_res <- ___(___, 
                    ___, 
                    res = ___)
Editar e executar o código