Potrivirea metadatelor cu datele de contorizare

Pentru a realiza orice analiză cu DESeq2, trebuie să creezi un obiect DESeq2 furnizând contorizările brute, metadatele și formula de design. În acest scop, vei citi datele de contorizare brute și metadatele asociate, create anterior, vei verifica dacă numele eșantioanelor sunt în aceeași ordine în ambele seturi de date, apoi vei crea un obiect DESeq2 pe care îl vei folosi pentru analiza expresiei diferențiale. Vom utiliza formula de design ~ condition pentru a testa expresia diferențială între condiții (normal și fibroză).

Bibliotecile DESeq2 și dplyr au fost încărcate deja, iar fișierele smoc2_rawcounts și smoc2_metadata au fost citite.

Acest exercițiu face parte din cursul

RNA-Seq cu Bioconductor în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosește funcția match() pentru a returna indicii care indică modul în care trebuie reordonate coloanele datelor de contorizare, astfel încât să corespundă ordinii numelor de rând din metadate. Atribuie rezultatul variabilei reorder_idx.
Reordonează coloanele datelor de contorizare folosind reorder_idx, astfel încât numele coloanelor să corespundă ordinii numelor de rând din metadate.
Creează un obiect DESeq2, dds_smoc2, folosind funcția DESeqDataSetFromMatrix(), cu metadatele și contorizările reordonate.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Use the match() function to reorder the columns of the raw counts
reorder_idx <- match(___(___), ___(___))

# Reorder the columns of the count data
reordered_smoc2_rawcounts <- smoc2_rawcounts[ , ___]

# Create a DESeq2 object
dds_smoc2 <- DESeqDataSetFromMatrix(countData =  ___,
                              colData =  ___,
                              design = ~ condition)

Editează și rulează codul