DESeq2-visualiseringar – värmekarta

OBS: Den här övningen kan ta lite längre tid att läsa in.

Visualiseringar kan också vara användbara för att utforska de signifikanta generna i mer detalj. En expressionsvärmekarta hjälper dig att se hur olika expressionen av samtliga signifikanta gener är mellan provgrupperna, medan ett expressionsdiagram kan visa de mest signifikanta generna – eller enskilda gener du väljer – för att undersöka expressionsnivåerna mellan provgrupperna.

Den här övningen är en del av kursen

RNA-Seq med Bioconductor i R

Visa kurs

Övningsinstruktioner

Filtrera de normaliserade räkningarna så att de bara innehåller de signifikanta generna. Använd radnamnen från de signifikanta resultaten smoc2_res_sig för att filtrera de normaliserade räkningarna normalized_counts_smoc2.
Skapa värmekartan med sig_norm_counts_smoc2. Färglägg värmekartan med paletten heat_colors, klustra raderna utan att visa radnamn, och skala värdena efter "row". Använd select() för annoteringen för att välja enbart kolumnen condition från smoc2_metadata.

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

# 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 = ___)

Redigera och kör kod