Genleri filtrele

Veriler log dönüşümünden geçirildi ve kantil normalizasyonu uygulandı. Şimdi, incelenen sistemle ilgisi olmayan düşük ifade edilen genleri çıkarman gerekiyor.

Bu egzersiz

R ile limma kullanarak Diferansiyel Ekspresyon Analizi

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

Çalışma alanına normalize edilmiş Populus verilerini içeren eset_norm adlı ExpressionSet nesnesi yüklendi.

Her örnek için gen ifade düzeylerinin dağılımını görselleştirmek üzere plotDensities kullan. Lejantı kapat.
Hangi genlerin ortalama ifade düzeyinin 5'ten büyük olduğunu belirlemek için rowMeans kullan. Bu mantıksal vektöre keep adını ver.
ExpressionSet nesnesinin genlerini (yani satırlarını) keep mantıksal vektörüyle filtrele ve tekrar görselleştir.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

library(limma)

# Create new ExpressionSet to store filtered data
eset <- eset_norm

# View the normalized gene expression levels
___(eset, legend = ___); abline(v = 5)

# Determine the genes with mean expression level greater than 5
keep <- ___(exprs(eset)) > ___
sum(keep)

# Filter the genes
eset <- eset[___]
___(eset, legend = ___)

Kodu Düzenle ve Çalıştır