Filtrarea genelor

Acum că datele au fost transformate logaritmic și normalizate prin cuantile, trebuie să elimini genele slab exprimate, care nu sunt relevante pentru sistemul studiat.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza expresiei diferențiale cu limma în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Obiectul ExpressionSet eset_norm cu datele normalizate din Populus a fost încărcat în spațiul tău de lucru.

Folosește plotDensities pentru a vizualiza distribuția nivelurilor de expresie genică pentru fiecare eșantion. Dezactivează legenda.
Folosește rowMeans pentru a determina care gene au un nivel mediu de expresie mai mare de 5. Numește acest vector logic keep.
Filtrează genele (adică rândurile) din obiectul ExpressionSet folosind vectorul logic keep și vizualizează din nou rezultatul.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

library(limma)

# Create new ExpressionSet to store filtered data
eset <- eset_norm

# View the normalized gene expression levels
___(eset, legend = ___); abline(v = 5)

# Determine the genes with mean expression level greater than 5
keep <- ___(exprs(eset)) > ___
sum(keep)

# Filter the genes
eset <- eset[___]
___(eset, legend = ___)

Editează și rulează codul