DESeq2 modeli - saçılmaları keşfetme
NOT: Bu egzersizin yüklenmesi biraz daha uzun sürebilir.
Önceki egzersizde modeli kurduktan sonra, plotDispEsts() fonksiyonunu kullanarak saçılma (dispersion) tahminlerini çizip smoc2 verilerimizin negatif binom modele uyumunu inceleyelim. Saçılma tahminlerinin ham sayımları modellemek için kullanıldığını unutma; eğer saçılmalar DESeq2'nin varsayımlarını karşılamıyorsa, verideki varyasyon kötü tahmin edilebilir ve DE sonuçlarının doğruluğu düşebilir.
DESeq2'nin varsayımları, saçılmaların genel olarak artan ortalama ile azalması ve büyük ölçüde uydurulan (fitted) çizgiyi takip etmesidir.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
R ile Bioconductor kullanarak RNA-Seq
Egzersiz talimatları
plotDispEsts()fonksiyonunu kullanaraksmoc2verisi için saçılma tahminlerini çiz. Önceki tüm adımların uygulandığını varsay: DESeq2 nesnesidds_smoc2oluşturuldu veDESeq()fonksiyonu çalıştırıldı.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Plot dispersions
___(___)