DESeq2를 위한 데이터 정리

R로 하는 Bioconductor 기반 RNA-Seq

Mary Piper

Bioinformatics Consultant and Trainer

DESeq2 데이터 불러오기: 샘플 순서

메타데이터 정렬되지 않은 메타데이터

원시 카운트정렬된 카운트

R로 하는 Bioconductor 기반 RNA-Seq

DESeq2 데이터 불러오기: 샘플 순서

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"
R로 하는 Bioconductor 기반 RNA-Seq

DESeq2 데이터 불러오기: 샘플 순서

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

FALSE
R로 하는 Bioconductor 기반 RNA-Seq

벡터 간 순서 맞추기

match() 함수 사용법:

match(vector1, vector2)

vector1: 원하는 순서의 벡터

vector2: 재정렬할 벡터

출력: vector2를 vector1 순서로 재배열하기 위한 인덱스

match(colnames(wt_rawcounts), rownames(wt_metadata)

6   9   1   14  8   3   13  10  5   7   11  2   4   12
R로 하는 Bioconductor 기반 RNA-Seq

match() 출력을 이용한 재정렬: 

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

reordered_wt_metadata <- wt_metadata[idx, ]

View(reordered_wt_metadata)

재정렬된 메타데이터

R로 하는 Bioconductor 기반 RNA-Seq
all(rownames(reordered_wt_metadata) == colnames(wt_rawcounts))

TRUE

재정렬된 메타데이터

 

정렬된 카운트

R로 하는 Bioconductor 기반 RNA-Seq

DESeq2 객체 생성

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

deseq 객체

R로 하는 Bioconductor 기반 RNA-Seq

연습해 봅시다!

R로 하는 Bioconductor 기반 RNA-Seq

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