Фільтрування генів

Тепер, коли дані пройшли лог-перетворення та квантильну нормалізацію, потрібно прибрати слабо експресовані гени, які не є релевантними для досліджуваної системи.

Ця вправа є частиною курсу

Аналіз диференційної експресії з limma в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Об'єкт ExpressionSet eset_norm з нормалізованими даними Populus завантажено у ваш робочий простір.

Використайте plotDensities, щоб візуалізувати розподіл рівнів експресії генів для кожної вибірки. Вимкніть легенду.
Використайте rowMeans, щоб визначити, у яких генів середній рівень експресії більший за 5. Назвіть цей логічний вектор keep.
Відфільтруйте гени (тобто рядки) об'єкта ExpressionSet за логічним вектором keep і повторно візуалізуйте.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

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 = ___)

Редагувати та запускати код