Analiza PCA

Pentru a continua evaluarea calității eșantioanelor noastre, în prima parte a acestui exercițiu vom efectua o analiză PCA pentru a observa cum se grupează eșantioanele și dacă condiția de interes corespunde componentelor principale care explică cea mai mare variație din date. În a doua parte, vom răspunde la câteva întrebări despre graficul PCA.

Pentru a evalua similaritatea eșantioanelor smoc2 folosind PCA, trebuie să transformăm numărătorile normalizate, apoi să realizăm analiza PCA. Presupune că toate bibliotecile au fost încărcate, obiectul DESeq2 a fost creat, iar factorii de dimensiune au fost stocați în obiectul DESeq2, dds_smoc2.

Acest exercițiu face parte din cursul

RNA-Seq cu Bioconductor în R

Vezi cursul

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Transform the normalized counts 
vsd_smoc2 <- vst(dds_smoc2, blind = TRUE)

# Plot the PCA of PC1 and PC2
___(___, intgroup=___)

Editează și rulează codul