DESeq2 sonuçlarını keşfetme

NOT: Bu egzersizin yüklenmesi biraz daha uzun sürebilir.

Döndürdüğümüz DE genlerinin sayısını azaltmak ve bu DE genlerinin biyolojik olarak anlamlı olma olasılığını düşürmek için, DE genlerini belirlemede küçük bir log2 kat değişimi eşiği kullanacağız.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R ile Bioconductor kullanarak RNA-Seq

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

Daha önce olduğu gibi results() fonksiyonunu kullanarak smoc2 sonuçlarını çıkar: alpha 0.05 olsun ve condition için temel seviye normal olsun. Ancak bu kez log2 kat değişimi eşiği olarak 0.32 kullan. DESeq2 nesnesi dds_smoc2 oluşturma ve DESeq() fonksiyonunu çalıştırma dahil önceki tüm adımların yapıldığını varsay.
lfcShrink() fonksiyonunu kullanarak log2 kat değişimlerinin küçültmesini (shrinkage) uygula.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Explore the results() function
?results

# Extract results
smoc2_res <- ___(___, 
                contrast = ___, 
                alpha = ___, 
                lfcThreshold = ___)

# Shrink the log2 fold changes
smoc2_res <- ___(___, 
                    ___, 
                    res = ___)

Kodu Düzenle ve Çalıştır