Corectarea efectelor tehnice de lot

Analiza expresiei diferențiale cu limma în R

John Blischak

Instructor

Ce sunt efectele tehnice de lot?

Fiecare lot al unui experiment este ușor diferit
Variabilele de interes trebuie echilibrate între loturi
Dacă sunt corect echilibrate, efectele de lot pot fi eliminate

Diagnosticarea efectelor tehnice de lot

Tehnici de reducere a dimensionalității:
- Analiza componentelor principale (PCA)
- Scalare multidimensională (MDS)
Identifică cele mai mari surse de variație dintr-un set de date
Cele mai mari surse de variație sunt corelate cu variabilele de interes sau cu efectele tehnice de lot?

plotMDS

library(limma)
plotMDS(eset, labels = pData(eset)[, "time"], 
        gene.selection = "common")

removeBatchEffect

exprs(eset) <- removeBatchEffect(eset, 
                  batch = pData(eset)[,"batch"],
                  covariates = pData(eset)[,"rin"])

plotMDS(eset, labels = pData(eset)[, "time"], 
        gene.selection = "common")

Celule stem olfactive

7 tratamente, 4 loturi
- Pachet Bioconductor: HarmanData, Harman
- Osmond-McLeod et al. 2013, Oytam et al. 2016

table(pData(eset))

         batch
treatment b1 b2 b3 b4
       t1  1  1  1  1
       t2  1  1  1  1
       t3  1  1  1  1
       t4  1  1  1  1
       t5  1  1  1  1
       t6  1  1  1  1
       t7  1  1  1  1

Să exersăm!

Analiza expresiei diferențiale cu limma în R