Mô hình DESeq2 - khám phá độ phân tán

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

Sau khi khớp mô hình ở bài trước, hãy khám phá mức độ phù hợp của dữ liệu smoc2 với mô hình nhị thức âm bằng cách vẽ các ước lượng độ phân tán với hàm plotDispEsts(). Hãy nhớ rằng các ước lượng độ phân tán được dùng để mô hình hóa số đếm thô; nếu các độ phân tán không tuân theo các giả định của DESeq2, thì biến thiên trong dữ liệu có thể bị ước tính kém và kết quả DE có thể kém chính xác.

Các giả định mà DESeq2 đưa ra là độ phân tán nói chung sẽ giảm khi trung bình tăng và chúng nên bám theo đường khớp ở mức độ nào đó.