對齊中介資料與計數資料

要使用 DESeq2 進行分析，你需要提供原始計數、中介資料，以及設計公式，來建立一個 DESeq2 物件。為此，請讀入先前建立的原始計數資料與相對應的中介資料，確認兩個資料集中樣本名稱的順序一致，然後建立可用於差異表現分析的 DESeq2 物件。我們將使用設計公式 ~ condition，用來在不同條件（normal 與 fibrosis）間檢驗差異表現。

已為你載入 DESeq2 與 dplyr 函式庫，並讀入 smoc2_rawcounts 和 smoc2_metadata 檔案。

本練習屬於課程

使用 R 與 Bioconductor 進行 RNA-Seq

檢視課程

練習說明

使用 match() 函式，回傳如何重新排序計數資料欄位的索引，讓其順序與中介資料的列名稱一致。將結果指定給 reorder_idx。
使用 reorder_idx 重新排序計數資料的欄位，使欄位名稱的順序與中介資料的列名稱順序相符。
使用 DESeqDataSetFromMatrix() 函式與整理後的中介資料與計數資料，建立 DESeq2 物件 dds_smoc2。

動手互動練習

試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。

# Use the match() function to reorder the columns of the raw counts
reorder_idx <- match(___(___), ___(___))

# Reorder the columns of the count data
reordered_smoc2_rawcounts <- smoc2_rawcounts[ , ___]

# Create a DESeq2 object
dds_smoc2 <- DESeqDataSetFromMatrix(countData =  ___,
                              colData =  ___,
                              design = ~ condition)

編輯並執行程式碼