Organizando os dados para o DESeq2

RNA-Seq com Bioconductor em R

Mary Piper

Bioinformatics Consultant and Trainer

Importando dados para o DESeq2: ordem das amostras

Metadados metadados sem ordem

Contagens brutascontagens ordenadas

RNA-Seq com Bioconductor em R

Importando dados para o DESeq2: ordem das amostras

rownames(wt_metadata)

 [1] "wt_normal3"  "smoc2_fibrosis2" "wt_fibrosis3"  "smoc2_fibrosis3" "smoc2_normal3"   "wt_normal1"     
 [7] "smoc2_normal4"  "wt_fibrosis2"  "wt_normal2"  "smoc2_normal1"  "smoc2_fibrosis1" "smoc2_fibrosis4"
[13] "wt_fibrosis4"  "wt_fibrosis1" 

colnames(wt_rawcounts)

 [1] "wt_normal1"  "wt_normal2"  "wt_normal3"  "wt_fibrosis1"   "wt_fibrosis2"    "wt_fibrosis3"   
 [7] "wt_fibrosis4"  "smoc2_normal1"  "smoc2_normal3"  "smoc2_normal4"   "smoc2_fibrosis1" "smoc2_fibrosis2"
[13] "smoc2_fibrosis3" "smoc2_fibrosis4"
RNA-Seq com Bioconductor em R

Importando dados para o DESeq2: ordem das amostras

all(rownames(wt_metadata) == colnames(wt_rawcounts))

FALSE
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Igualando a ordem entre vetores

Usando a função match():

match(vector1, vector2)

vector1: vetor com a ordem desejada

vector2: vetor a reordenar

output: índices para reorganizar vector2 na mesma ordem de vector1

match(colnames(wt_rawcounts), rownames(wt_metadata)

6   9   1   14  8   3   13  10  5   7   11  2   4   12
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Reordenando com a saída de match(): 

idx <- match(colnames(wt_rawcounts), rownames(wt_metadata))

reordered_wt_metadata <- wt_metadata[idx, ]

View(reordered_wt_metadata)

Metadados reordenados

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all(rownames(reordered_wt_metadata) == colnames(wt_rawcounts))

TRUE

Metadados reordenados

 

Contagens ordenadas

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Criando o objeto do DESeq2

# Create DESeq object
dds_wt <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = wt_rawcounts,
                              colData = reordered_wt_metadata,
                              design = ~ condition)

objeto deseq

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Vamos praticar!

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