Explorarea rezultatelor DESeq2

NOTĂ: Este posibil ca acest exercițiu să dureze puțin mai mult să se încarce.

Pentru a reduce numărul de gene diferențial exprimate (DE) returnate și pentru a crește probabilitatea ca acestea să fie relevante din punct de vedere biologic, vom folosi un prag mic pentru log2 fold change la identificarea genelor DE.

Acest exercițiu face parte din cursul

RNA-Seq cu Bioconductor în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Extrage rezultatele pentru smoc2 folosind funcția results(), similar cu înainte, cu un alpha de 0,05 și cu normal ca nivel de bază al variabilei condition. De această dată, folosește un prag log2 fold change de 0,32. Presupune că toți pașii anteriori au fost executați, inclusiv crearea obiectului DESeq2, dds_smoc2, și rularea funcției DESeq().
Aplică micșorarea (shrinkage) a valorilor log2 fold change folosind funcția lfcShrink().

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Explore the results() function
?results

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

# Shrink the log2 fold changes
smoc2_res <- ___(___, 
                    ___, 
                    res = ___)

Editează și rulează codul