Узгодження метаданих і даних підрахунків

Щоб виконати будь-який аналіз у DESeq2, потрібно створити об'єкт DESeq2, передавши сирі підрахунки, метадані та формулу дизайну. Для цього потрібно зчитати дані сирих підрахунків і відповідні метадані, які ми створили раніше, переконатися, що назви вибірок мають однаковий порядок в обох наборах даних, а потім створити об'єкт DESeq2 для аналізу диференціальної експресії. Ми використаємо формулу дизайну ~ condition, щоб перевірити диференціальну експресію між умовами (normal і fibrosis).

Бібліотеки DESeq2 і dplyr уже завантажено для вас, а файли smoc2_rawcounts і smoc2_metadata зчитано.

Ця вправа є частиною курсу

RNA-Seq з Bioconductor у R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Використайте функцію match(), щоб отримати індекси для переупорядкування стовпців даних підрахунків так, щоб вони відповідали порядку назв рядків метаданих. Присвойте результат до reorder_idx.
Переупорядкуйте стовпці даних підрахунків за допомогою reorder_idx так, щоб назви стовпців відповідали порядку назв рядків у метаданих.
Створіть об'єкт DESeq2 dds_smoc2 за допомогою функції DESeqDataSetFromMatrix(), використовуючи метадані та переупорядковані підрахунки.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Use the match() function to reorder the columns of the raw counts
reorder_idx <- match(___(___), ___(___))

# Reorder the columns of the count data
reordered_smoc2_rawcounts <- smoc2_rawcounts[ , ___]

# Create a DESeq2 object
dds_smoc2 <- DESeqDataSetFromMatrix(countData =  ___,
                              colData =  ___,
                              design = ~ condition)

Редагувати та запускати код