Визуализации DESeq2 — MA-график и вулканический график

ПРИМЕЧАНИЕ: Загрузка этого упражнения может занять немного больше времени.

Визуализации помогают исследовать результаты — увидеть данные в целом и оценить характеристики значимых генов. Как правило, значимые гены выявляются во всём диапазоне средних значений, что можно отобразить с помощью MA-графика. Если значимые гены встречаются только при высоких средних значениях, это может указывать на проблему с данными. Вулканический график позволяет оценить диапазон кратных изменений, необходимых для определения значимости.

Давайте исследуем результаты с помощью MA-графиков и вулканических графиков.

Это упражнение является частью курса

RNA-Seq с Bioconductor в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Создайте MA-график с помощью функции plotMA(), передав в качестве входных данных объект результатов smoc2_res.
Добавьте новый столбец в виде логического вектора, указывающего, меньше ли значения padj порога 0,05, — используйте для этого функцию mutate().
Постройте вулканический график зависимости значений log2 кратного изменения от −log10 скорректированного p-значения с помощью ggplot(), окрасив точки генов в зависимости от их значимости.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Create MA plot
___

# Generate logical column 
smoc2_res_all <- data.frame(smoc2_res) %>% mutate(threshold = padj < 0.05)
              
# Create the volcano plot
ggplot(___) + 
        geom_point(aes(x = ___, y = -log10(___), color = ___)) + 
        xlab("log2 fold change") + 
        ylab("-log10 adjusted p-value") + 
        theme(legend.position = "none", 
              plot.title = element_text(size = rel(1.5), hjust = 0.5), 
              axis.title = element_text(size = rel(1.25)))

Редактировать и запускать код