Normalize et
Ham gen ifade verileri dağınıktır; özellikle de incelediğin sistem için birçok gen alakalı olmayacağından. Yeni bir veri kümesi aldığında ilk adım, veriyi görselleştirmek ve gerekli ön işleme adımlarını uygulamaktır.
Bu egzersiz
R ile limma kullanarak Diferansiyel Ekspresyon Analizi
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
Çalışma alanında ham Populus verilerini içeren ExpressionSet nesnesi eset_raw yüklendi.
Her örnek için gen ifade düzeylerinin dağılımını görselleştirmek üzere
plotDensitieskullan. Göstergeyi kapat.Ölçümleri log dönüşümünden geçir ve tekrar görselleştir.
Ölçümleri
normalizeBetweenArraysile kantil normalize et ve tekrar görselleştir.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
library(limma)
# Create new ExpressionSet to store normalized data
eset_norm <- eset_raw
# View the distribution of the raw data
___(eset_norm, legend = ___)
# Log tranform
exprs(eset_norm) <- ___(exprs(eset_norm))
___(eset_norm, legend = ___)
# Quantile normalize
exprs(eset_norm) <- ___(exprs(eset_norm))
___(eset_norm, legend = ___)