Vizualizări DESeq2 - heatmap

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

Vizualizările pot fi de mare ajutor și atunci când explorezi genele semnificative în detaliu. Heatmap-ul de expresie îți arată cât de diferite sunt nivelurile de expresie ale tuturor genelor semnificative între grupurile de eșantioane, în timp ce graficul de expresie îți permite să analizezi cele mai semnificative gene sau să alegi gene individuale de interes și să compari nivelurile de expresie între grupurile de eșantioane.

Acest exercițiu face parte din cursul

RNA-Seq cu Bioconductor în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Extrage din contorizările normalizate doar genele semnificative. Folosește numele rândurilor din smoc2_res_sig (rezultatele semnificative) pentru a filtra contorizările normalizate, normalized_counts_smoc2.
Creează heatmap-ul folosind sig_norm_counts_smoc2. Colorează heatmap-ul cu paleta heat_colors, grupează rândurile fără a afișa numele acestora și scalează valorile după „row". Pentru adnotare, folosește select() pentru a selecta doar coloana condition din smoc2_metadata.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Subset normalized counts to significant genes
sig_norm_counts_smoc2 <- ___[___(___), ]

# Choose heatmap color palette
heat_colors <- brewer.pal(n = 6, name = "YlOrRd")

# Plot heatmap
pheatmap(___, 
         color = ___, 
         cluster_rows = ___, 
         show_rownames = ___,
         annotation = ___(___, ___), 
         scale = ___)

Editează și rulează codul