Визуализации DESeq2 — тепловая карта

ПРИМЕЧАНИЕ: Загрузка этого упражнения может занять немного больше времени.

Визуализации также помогают подробнее изучить значимые гены. Тепловая карта экспрессии позволяет оценить, насколько различается экспрессия всех значимых генов между группами образцов. График экспрессии, в свою очередь, даёт возможность рассмотреть наиболее значимые гены или отдельные гены, представляющие интерес, и сравнить уровни их экспрессии между группами.

Это упражнение является частью курса

RNA-Seq с Bioconductor в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Отберите из нормализованных счётчиков только значимые гены. Используйте имена строк из таблицы значимых результатов smoc2_res_sig, чтобы отфильтровать нормализованные счётчики normalized_counts_smoc2.
Постройте тепловую карту на основе sig_norm_counts_smoc2. Используйте палитру heat_colors для окраски, выполните кластеризацию строк без отображения их названий и нормируйте значения по строкам ("row"). В качестве аннотации используйте функцию select(), чтобы выбрать только столбец condition из smoc2_metadata.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Subset normalized counts to significant genes
sig_norm_counts_smoc2 <- ___[___(___), ]

# Choose heatmap color palette
heat_colors <- brewer.pal(n = 6, name = "YlOrRd")

# Plot heatmap
pheatmap(___, 
         color = ___, 
         cluster_rows = ___, 
         show_rownames = ___,
         annotation = ___(___, ___), 
         scale = ___)

Редактировать и запускать код