Фильтрация генов

Теперь, когда данные логарифмически преобразованы и нормализованы по квантилям, необходимо удалить слабо экспрессированные гены, которые не имеют отношения к изучаемой системе.

Это упражнение является частью курса

Анализ дифференциальной экспрессии с помощью limma в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

В вашем рабочем пространстве загружен объект ExpressionSet eset_norm с нормализованными данными Populus.

С помощью plotDensities визуализируйте распределение уровней экспрессии генов для каждого образца. Отключите легенду.
С помощью rowMeans определите, у каких генов среднее значение экспрессии больше 5. Назовите этот логический вектор keep.
Отфильтруйте гены (то есть строки) объекта ExpressionSet с помощью логического вектора keep и повторно визуализируйте результат.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

library(limma)

# Create new ExpressionSet to store filtered data
eset <- eset_norm

# View the normalized gene expression levels
___(eset, legend = ___); abline(v = 5)

# Determine the genes with mean expression level greater than 5
keep <- ___(exprs(eset)) > ___
sum(keep)

# Filter the genes
eset <- eset[___]
___(eset, legend = ___)

Редактировать и запускать код