Heatmap phân cấp theo condition
Khi đánh giá chất lượng dữ liệu đếm, bạn cần biến đổi các giá trị đếm đã chuẩn hóa để trực quan hóa tốt hơn phương sai cho các phân tích phân cụm không giám sát. Để đánh giá mức độ tương đồng của các mẫu smoc2 bằng heatmap phân cấp, hãy biến đổi các giá trị đếm đã chuẩn hóa và thực hiện phân cụm phân cấp. Giả sử mọi thư viện đã được nạp, đối tượng DESeq2 đã được tạo, và các size factor đã được lưu trong đối tượng DESeq2, dds_smoc2.
Bài tập này là một phần của khóa học
RNA-Seq với Bioconductor trong R
Hướng dẫn bài tập
- Biến đổi các giá trị đếm đã chuẩn hóa từ đối tượng
dds_smoc2bằng hàmvst()với đối sốblindvà lưu vàovsd_smoc2. - Trích xuất ma trận các giá trị đếm đã chuẩn hóa sau biến đổi từ đối tượng
vsd_smoc2bằng hàmassay()và lưu làvsd_mat_smoc2. - Tính các giá trị tương quan giữa các mẫu và lưu vào
vsd_cor_smoc2. - Tạo heatmap của các giá trị tương quan bằng
pheatmap()với một thanh chú giải thể hiệnconditiontừ data framesmoc2_metadata.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Transform the normalized counts
vsd_smoc2 <- ___(___, ___)
# Extract the matrix of transformed counts
vsd_mat_smoc2 <- ___(___)
# Compute the correlation values between samples
vsd_cor_smoc2 <- ___(___)
# Plot the heatmap
___(___, annotation = select(___, ___))