Przegląd różnicowej ekspresji genów

RNA-Seq z Bioconductor w R

Mary Piper

Bioinformatics Consultant and Trainer

mapa cieplna zmian krotności

RNA-Seq z Bioconductor w R

zmienność DE

RNA-Seq z Bioconductor w R

artykuł JCI

RNA-Seq z Bioconductor w R

Wprowadzenie do zbioru danych: Smoc2

zwłóknienie nerek

RNA-Seq z Bioconductor w R

eksperyment RNA-Seq

RNA-Seq z Bioconductor w R

Rozkład zliczeń RNA-Seq

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

Rozkład zliczeń

RNA-Seq z Bioconductor w R

Przygotowanie do analizy różnicowej ekspresji: obiekt DESeq2

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

dane zliczeń

RNA-Seq z Bioconductor w R

Przygotowanie do analizy różnicowej ekspresji: metadane

# 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")
RNA-Seq z Bioconductor w R

Przygotowanie do analizy różnicowej ekspresji: metadane

metadane

RNA-Seq z Bioconductor w R

Czas na ćwiczenia!

RNA-Seq z Bioconductor w R

Preparing Video For Download...