标准化与过滤

在 R 中使用 limma 进行差异表达分析

John Blischak

Instructor

预处理步骤

  • 对数变换

  • 分位数标准化

  • 过滤

在 R 中使用 limma 进行差异表达分析

可视化

library(limma)

# 绘制各样本分布
plotDensities(eset, legend = FALSE)

在 R 中使用 limma 进行差异表达分析

对数变换

100 - 1
.1 - .001

99
0.099

log(100) - log(1)

4.60517

log(.1) - log(.001)

4.60517

# 对数变换
exprs(eset) <- log(exprs(eset))
plotDensities(eset, legend = FALSE)

在 R 中使用 limma 进行差异表达分析

分位数标准化

# 分位数标准化
exprs(eset) <- normalizeBetweenArrays(exprs(eset))

plotDensities(eset, legend = FALSE)

在 R 中使用 limma 进行差异表达分析

过滤基因

# 查看标准化后的数据
plotDensities(eset, legend = FALSE)
abline(v = 5)


# 创建逻辑向量
keep <- rowMeans(exprs(eset)) > 5
# 过滤基因
eset <- eset[keep, ]
plotDensities(eset, legend = FALSE)

在 R 中使用 limma 进行差异表达分析

Passons à la pratique !

在 R 中使用 limma 进行差异表达分析

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