Modelo DESeq2 - explorando dispersões

OBSERVAÇÃO: Este exercício pode demorar um pouco mais para carregar.

Depois de ajustar o modelo no exercício anterior, vamos explorar o ajuste dos nossos dados de smoc2 ao modelo binomial negativo, plotando as estimativas de dispersão com a função plotDispEsts(). Lembre-se de que as estimativas de dispersão são usadas para modelar as contagens brutas; se as dispersões não seguirem as suposições feitas pelo DESeq2, a variação nos dados pode ser mal estimada e os resultados de DE podem ser menos precisos.

As suposições que o DESeq2 faz são que as dispersões geralmente devem diminuir conforme a média aumenta e que elas devem, em linhas gerais, seguir a curva ajustada.