Tóm tắt quy trình RNA-Seq DE
LƯU Ý: Tải Bài tập này có thể mất nhiều thời gian hơn một chút.
Hãy chạy toàn bộ quy trình DESeq2 trên tập dữ liệu đầy đủ, bao gồm cả mẫu kiểu dại (wildtype) và mẫu tăng biểu hiện smoc2. Chúng tôi đã nạp sẵn các thư viện DESeq2 và dplyr, đồng thời đọc vào tệp siêu dữ liệu all_metadata và tệp đếm thô all_rawcounts cho bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
RNA-Seq với Bioconductor trong R
Hướng dẫn bài tập
- Kiểm tra xem các mẫu có cùng thứ tự trong cả
all_rawcountsvàall_metadatahay không, sử dụngrownames(),colnames(),all()và toán tử%in%. - Tạo đối tượng DESeq2 với thiết kế phù hợp: kiểm định tác động của
conditionđồng thời kiểm soátgenotype. - Tạo đối tượng DESeq2 với thiết kế phù hợp: kiểm soát riêng
genotypevàcondition, nhưng kiểm định cho tương tácgenotype:condition.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Check that all of the samples are in the same order in the metadata and count data
all(___(___) %in% ___(___))
# DESeq object to test for the effect of fibrosis regardless of genotype
dds_all <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = ___,
colData = ___,
design = ___)
# DESeq object to test for the effect of genotype on the effect of fibrosis
dds_complex <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = ___,
___,
___)