Modelul DESeq2 – explorarea dispersiilor

NOTĂ: Acest exercițiu poate dura puțin mai mult să se încarce.

După ce am ajustat modelul în exercițiul anterior, să explorăm cât de bine se potrivesc datele smoc2 cu modelul binomial negativ, reprezentând grafic estimările dispersiei cu ajutorul funcției plotDispEsts(). Reține că estimările dispersiei sunt folosite pentru a modela valorile brute ale numărătorilor; dacă dispersiile nu respectă ipotezele DESeq2, variația din date ar putea fi estimată incorect, iar rezultatele analizei DE ar putea fi mai puțin precise.

Ipotezele pe care le face DESeq2 sunt că dispersiile ar trebui să scadă, în general, odată cu creșterea mediei și că ar trebui să urmeze mai mult sau mai puțin linia ajustată.

Acest exercițiu face parte din cursul

RNA-Seq cu Bioconductor în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Reprezintă grafic estimările dispersiei pentru datele smoc2 folosind funcția plotDispEsts(). Presupune că toți pașii anteriori au fost executați, inclusiv crearea obiectului DESeq2 dds_smoc2 și rularea funcției DESeq().

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Plot dispersions
___(___)

Editează și rulează codul