RNA-Seq DE iş akışı özeti

NOT: Bu egzersizin yüklenmesi biraz daha uzun sürebilir.

Vahşi tip ve smoc2 aşırı ifade örneklerinin her ikisini de içeren tam veri kümesini kullanarak DESeq2 iş akışını birlikte çalıştıralım. Senin için DESeq2 ve dplyr kütüphanelerini yükledik ve all_metadata adlı üstveri dosyasını ve all_rawcounts adlı ham sayım dosyasını okuduk.

full metadata

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R ile Bioconductor kullanarak RNA-Seq

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

rownames(), colnames(), all() ve %in% işleçlerini kullanarak örneklerin hem all_rawcounts hem de all_metadata içinde aynı sırada olup olmadığını kontrol et.
Uygun tasarımı kullanarak DESeq2 nesnesini oluştur: genotype için kontrol ederken condition etkisini test et.
Uygun tasarımı kullanarak DESeq2 nesnesini oluştur: genotype ve condition değişkenlerini ayrı ayrı kontrol et, ancak genotype:condition için test yap.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Check that all of the samples are in the same order in the metadata and count data
all(___(___) %in% ___(___))

# DESeq object to test for the effect of fibrosis regardless of genotype
dds_all <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = ___,
                        colData = ___,
                        design = ___)

# DESeq object to test for the effect of genotype on the effect of fibrosis                        
dds_complex <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = ___,
                                ___,
                                ___)

Kodu Düzenle ve Çalıştır