Khám phá kết quả DESeq2

LƯU Ý: Tải bài tập này có thể mất nhiều thời gian hơn một chút.

Để giảm số lượng gene DE mà chúng ta trả về và giảm khả năng các gene DE thiếu ý nghĩa sinh học, bạn sẽ dùng một ngưỡng log2 fold change nhỏ để xác định gene DE.

Bài tập này là một phần của khóa học

RNA-Seq với Bioconductor trong R

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

Trích xuất kết quả cho smoc2 bằng hàm results() như trước, với alpha = 0.05 và normal là mức cơ sở của condition. Tuy nhiên, lần này hãy dùng ngưỡng log2 fold change là 0.32. Giả sử mọi bước trước đó đã được thực hiện, bao gồm việc tạo đối tượng DESeq2 dds_smoc2 và chạy hàm DESeq().
Thực hiện thu nhỏ (shrinkage) các log2 fold change bằng hàm lfcShrink().

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

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

# Explore the results() function
?results

# Extract results
smoc2_res <- ___(___, 
                contrast = ___, 
                alpha = ___, 
                lfcThreshold = ___)

# Shrink the log2 fold changes
smoc2_res <- ___(___, 
                    ___, 
                    res = ___)

Chỉnh sửa và Chạy Mã