Modello DESeq2 - contrasti

RNA-Seq con Bioconductor in R

Mary Piper

Bioinformatics Consultant and Trainer

Flusso di lavoro DESEq2

Flusso DESeq2 - riduzione LFC

RNA-Seq con Bioconductor in R

Flusso di lavoro DESeq2

# Run analysis 
dds_wt <- DESeq(dds_wt)

using pre-existing size factors
estimating dispersions
gene-wise dispersion estimates
mean-dispersion relationship
final dispersion estimates
fitting model and testing
RNA-Seq con Bioconductor in R

Modello binomiale negativo DESeq2

Modello NB

RNA-Seq con Bioconductor in R

Modello binomiale negativo DESeq2

Modello NB2

RNA-Seq con Bioconductor in R

Contrasti DESeq2

results(wt_dds, alpha = 0.05)

output del contrasto

RNA-Seq con Bioconductor in R

Contrasti DESeq2

La sintassi è:

results(dds, 
        contrast = c("condition_factor", "level_to_compare", 
        "base_level"), 
        alpha = 0.05)

wt_res <- results(dds_wt, 
            contrast = c("condition", "fibrosis", 
            "normal"), 
            alpha = 0.05)
RNA-Seq con Bioconductor in R

Contrasti DESeq2

wt_res

output del contrasto

RNA-Seq con Bioconductor in R

Riduzione LFC in DESeq2

plotMA(wt_res, ylim=c(-8,8))

MA plot fold change non ridotti

RNA-Seq con Bioconductor in R

Riduzione LFC

wt_res <- lfcShrink(dds_wt, 
            contrast=c("condition", "fibrosis", "normal"),
            res=wt_res)

plotMA(wt_res, ylim=c(-8,8))
RNA-Seq con Bioconductor in R

Riduzione LFC

MA plot fold change ridotti

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