Lọc gene

Giờ đây dữ liệu đã được biến đổi log và chuẩn hóa theo bách phân vị, bạn cần loại bỏ các gene biểu hiện thấp không liên quan đến hệ thống đang nghiên cứu.

Bài tập này là một phần của khóa học

Phân tích Biểu hiện khác biệt với limma trong R

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

Đối tượng ExpressionSet eset_norm với dữ liệu Populus đã được chuẩn hóa đã được nạp vào không gian làm việc của bạn.

Dùng plotDensities để trực quan hóa phân phối mức độ biểu hiện gene cho từng mẫu. Tắt chú giải (legend).
Dùng rowMeans để xác định các gene có mức biểu hiện trung bình lớn hơn 5. Đặt tên vector logic này là keep.
Lọc các gene (tức là các hàng) của đối tượng ExpressionSet bằng vector logic keep và trực quan hóa lại.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

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 = ___)

Chỉnh sửa và Chạy Mã