차등 유전자 발현 개요

R로 하는 Bioconductor 기반 RNA-Seq

Mary Piper

Bioinformatics Consultant and Trainer

히트맵 배수 변화

R로 하는 Bioconductor 기반 RNA-Seq

차등 발현 변이

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JCI 논문

R로 하는 Bioconductor 기반 RNA-Seq

데이터셋 소개: Smoc2

신장 섬유증

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RNA-Seq 실험

R로 하는 Bioconductor 기반 RNA-Seq

RNA-Seq 카운트 분포

ggplot(raw_counts) +
  geom_histogram(aes(x = wt_normal1), stat = "bin", bins = 200) +
  xlab("Raw expression counts") +
  ylab("Number of genes")

카운트 분포

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차등 발현 분석 준비: DESeq2 객체

dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = rawcounts,
                        colData = metadata,
                        design = ~ condition)

카운트 데이터

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차등 발현 분석 준비: 메타데이터

# Create vectors containing metadata for the samples
genotype <- c("wt", "wt", "wt", "wt", "wt", "wt", "wt") 
condition <- c("normal", "fibrosis", "normal", 
               "fibrosis", "normal", "fibrosis", "fibrosis") 

# Combine vectors into a data frame
wt_metadata <- data.frame(genotype, wildtype)


# Create the row names with the associated sample names
rownames(wt_metadata) <- c("wt_normal3", "wt_fibrosis3", "wt_normal1", 
                "wt_fibrosis2", "wt_normal2", "wt_fibrosis4", "wt_fibrosis1")
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차등 발현 분석 준비: 메타데이터

메타데이터

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연습해 봅시다!

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