正規化とフィルタリング

R での limma を用いた Differential Expression 解析

John Blischak

Instructor

前処理のステップ

  • 対数変換

  • 分位点正規化

  • フィルタリング

R での limma を用いた Differential Expression 解析

可視化

library(limma)

# Plot distribution of each sample
plotDensities(eset, legend = FALSE)

R での limma を用いた Differential Expression 解析

対数変換

100 - 1
.1 - .001

99
0.099

log(100) - log(1)

4.60517

log(.1) - log(.001)

4.60517

# Log tranform
exprs(eset) <- log(exprs(eset))
plotDensities(eset, legend = FALSE)

R での limma を用いた Differential Expression 解析

分位点正規化

# Quantile normalize
exprs(eset) <- normalizeBetweenArrays(exprs(eset))

plotDensities(eset, legend = FALSE)

R での limma を用いた Differential Expression 解析

遺伝子のフィルタリング

# View the normalized data
plotDensities(eset, legend = FALSE)
abline(v = 5)


# Create logical vector
keep <- rowMeans(exprs(eset)) > 5
# Filter the genes
eset <- eset[keep, ]
plotDensities(eset, legend = FALSE)

R での limma を用いた Differential Expression 解析

練習しましょう！

R での limma を用いた Differential Expression 解析

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