Pre-procesarea caracteristicilor

În exercițiul video, ai văzut că distribuțiile eșantioanelor din studiul cu doxorubicină erau puternic asimetrice spre dreapta. Prin urmare, primul pas este să pre-procesezi caracteristicile: transformare logaritmică, normalizare și filtrare.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza expresiei diferențiale cu limma în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Obiectul ExpressionSet eset_raw cu datele brute a fost încărcat în spațiul tău de lucru. Pachetul limma este încărcat.

Aplică transformarea logaritmică asupra măsurătorilor. Folosește plotDensities pentru a le vizualiza. Etichetează eșantioanele după genotipul lor.
Normalizează măsurătorile prin cuantile cu normalizeBetweenArrays și re-vizualizează.
Folosește rowMeans pentru a determina care gene au un nivel mediu de expresie mai mare decât 0.
Filtrează genele (adică rândurile) cu vectorul logic keep și re-vizualizează.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Create a new ExpressionSet to store the processed data
eset <- eset_raw
# Log transform
exprs(eset) <- ___(exprs(eset))
___(eset,  group = pData(eset)[___], legend = "topright")
# Quantile normalize
exprs(eset) <- ___(exprs(eset))
___(eset,  group = pData(eset)[___], legend = "topright")
# Determine the genes with mean expression level greater than 0
keep <- ___(exprs(eset)) > ___
sum(keep)
# Filter the genes
eset <- eset[___]
___(eset, group = pData(eset)[___], legend = "topright")

Editează și rulează codul