DESeq2 모델 - 대비

R로 하는 Bioconductor 기반 RNA-Seq

Mary Piper

Bioinformatics Consultant and Trainer

DESeq2 워크플로우

DESeq2 워크플로우 - LFC 축소

R로 하는 Bioconductor 기반 RNA-Seq

DESeq2 워크플로우

# 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
R로 하는 Bioconductor 기반 RNA-Seq

DESeq2 음이항 모델

음이항 모델

R로 하는 Bioconductor 기반 RNA-Seq

DESeq2 음이항 모델

음이항 모델2

R로 하는 Bioconductor 기반 RNA-Seq

DESeq2 대비

results(wt_dds, alpha = 0.05)

대비 출력 결과

R로 하는 Bioconductor 기반 RNA-Seq

DESeq2 대비

문법은 다음과 같습니다:

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)
R로 하는 Bioconductor 기반 RNA-Seq

DESeq2 대비

wt_res

대비 출력 결과

R로 하는 Bioconductor 기반 RNA-Seq

DESeq2 LFC 축소

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

축소되지 않은 폴드 변화 MA 플롯

R로 하는 Bioconductor 기반 RNA-Seq

LFC 축소

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

plotMA(wt_res, ylim=c(-8,8))
R로 하는 Bioconductor 기반 RNA-Seq

LFC 축소

축소된 폴드 변화 MA 플롯

R로 하는 Bioconductor 기반 RNA-Seq

연습해 봅시다!

R로 하는 Bioconductor 기반 RNA-Seq

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