Trực quan hóa hiệu ứng lô (batch effects)
Trong thí nghiệm tế bào gốc khứu giác, có 7 điều trị với 4 mẫu lặp lại mỗi điều trị, tổng cộng 28 mẫu. Tuy nhiên, 28 mẫu này được xử lý trong 4 lô riêng biệt. Ảnh hưởng của các điều trị là điều chúng ta quan tâm về mặt sinh học, còn ảnh hưởng của các lô là nhiễu kỹ thuật. Dùng phương pháp giảm chiều để xác định ảnh hưởng nào trong hai yếu tố này tác động lớn hơn lên dữ liệu biểu hiện gen.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân tích Biểu hiện khác biệt với limma trong R
Hướng dẫn bài tập
Đối tượng ExpressionSet eset chứa dữ liệu tế bào gốc khứu giác đã được nạp vào không gian làm việc của bạn.
Dùng
plotMDSđể vẽ các thành phần chính. Gắn nhãn các mẫu theo điều trị mà chúng nhận được, và đặtgene.selectionthành"common".Vẽ lại các thành phần chính, lần này gắn nhãn các mẫu theo lô (batch) của chúng.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Load package
library(limma)
# Plot principal components labeled by treatment
___(eset, labels = pData(eset)[, "___"], gene.selection = "___")
# Plot principal components labeled by batch
___(eset, labels = pData(eset)[, "___"], gene.selection = "___")