Normalizare

Datele brute de expresie genică sunt dezordonate, mai ales că multe gene nu vor fi relevante pentru sistemul pe care îl studiezi. După ce primești un set de date nou, primul pas este să vizualizezi datele și să aplici pașii de preprocesare necesari.

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 Populus a fost încărcat în spațiul tău de lucru.

Folosește plotDensities pentru a vizualiza distribuția nivelurilor de expresie genică pentru fiecare eșantion. Dezactivează legenda.
Aplică transformarea logaritmică asupra măsurătorilor și revisualizează.
Normalizează cuantilele măsurătorilor cu normalizeBetweenArrays și revisualizează.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

library(limma)

# Create new ExpressionSet to store normalized data
eset_norm <- eset_raw

# View the distribution of the raw data
___(eset_norm, legend = ___)

# Log tranform
exprs(eset_norm) <- ___(exprs(eset_norm))
___(eset_norm, legend = ___)

# Quantile normalize
exprs(eset_norm) <- ___(exprs(eset_norm))
___(eset_norm, legend = ___)

Editează și rulează codul