Удаление эффектов партии

В предыдущем упражнении вы убедились, что эффект партии оказывал большее влияние на вариабельность данных, чем эффект воздействия. К счастью, исследование обонятельных стволовых клеток было идеально сбалансированным: каждое воздействие присутствовало во всех 4 партиях. Благодаря этому можно устранить вариабельность, вызванную обработкой в партиях, и тем самым повысить соотношение сигнал/шум.

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 с данными об обонятельных стволовых клетках.

С помощью removeBatchEffect удалите эффект 4 партий из данных.
С помощью plotMDS постройте график главных компонент. Подпишите образцы в соответствии с применённым к ним воздействием.
Повторно визуализируйте главные компоненты, на этот раз подписав образцы по их партии.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Load package
library(limma)

# Remove the batch effect
exprs(eset) <- ___(eset, batch = ___)

# Plot principal components labeled by treatment
___(eset, labels = ___, gene.selection = ___)

# Plot principal components labeled by batch
___(eset, labels = ___, gene.selection = ___)

Редактировать и запускать код