Normalização e filtragem

Análise de Expressão Diferencial com limma em R

John Blischak

Instructor

Etapas de pré-processamento

library(limma)

# Plotar a distribuição de cada amostra
plotDensities(eset, legend = FALSE)

100 - 1
.1 - .001

99
0.099

log(100) - log(1)

4.60517

log(.1) - log(.001)

4.60517

# Transformação log
exprs(eset) <- log(exprs(eset))
plotDensities(eset, legend = FALSE)

# Normalização por quantis
exprs(eset) <- normalizeBetweenArrays(exprs(eset))

plotDensities(eset, legend = FALSE)

# Ver os dados normalizados
plotDensities(eset, legend = FALSE)
abline(v = 5)

# Criar vetor lógico
keep <- rowMeans(exprs(eset)) > 5
# Filtrar os genes
eset <- eset[keep, ]
plotDensities(eset, legend = FALSE)

Análise de Expressão Diferencial com limma em R