Mô hình DESeq2

RNA-Seq với Bioconductor trong R

Mary Piper

Bioinformatics Consultant and Trainer

Mô hình DESeq2

Lý thuyết DE

RNA-Seq với Bioconductor trong R

Mô hình DESeq2 - quan hệ trung bình/phương sai

# Cú pháp của apply()
apply(data, rows/columns, function_to_apply)

# Tính trung bình cho mỗi gene (mỗi hàng)
mean_counts <- apply(wt_rawcounts[, 1:3], 1, mean)

# Tính phương sai cho mỗi gene (mỗi hàng)
variance_counts <- apply(wt_rawcounts[, 1:3], 1, var)
RNA-Seq với Bioconductor trong R

Mô hình DESeq2 - độ phân tán

Vẽ quan hệ giữa trung bình và phương sai:

# Tạo data frame với trung bình và phương sai cho mỗi gene
df <- data.frame(mean_counts, variance_counts)

ggplot(df) +
        geom_point(aes(x=mean_counts, y=variance_counts)) + 
        scale_y_log10() +
        scale_x_log10() +
        xlab("Mean counts per gene") +
        ylab("Variance per gene")
RNA-Seq với Bioconductor trong R

Mô hình DESeq2 - độ phân tán

quan hệ trung bình-phương sai

RNA-Seq với Bioconductor trong R

Mô hình DESeq2 - độ phân tán

$Var$: phương sai

$\mu$: trung bình

$\alpha$: độ phân tán

Công thức độ phân tán: $Var = \mu + \alpha * \mu^{2}$

Quan hệ giữa trung bình, phương sai và độ phân tán:

$$\uparrow variance \Rightarrow \uparrow dispersion$$

$$\uparrow mean \Rightarrow \downarrow dispersion$$

RNA-Seq với Bioconductor trong R

Mô hình DESeq2 - độ phân tán

# Vẽ ước lượng độ phân tán
plotDispEsts(dds_wt)

Biểu đồ độ phân tán

RNA-Seq với Bioconductor trong R

Mô hình DESeq2 - độ phân tán

biểu đồ độ phân tán xấu

RNA-Seq với Bioconductor trong R

Cùng luyện tập nào!

RNA-Seq với Bioconductor trong R

Preparing Video For Download...