DESeq2 मॉडल - कॉन्ट्रास्ट्स

R में Bioconductor के साथ RNA-Seq

Mary Piper

Bioinformatics Consultant and Trainer

DESeq2 वर्कफ़्लो

DESeq2 वर्कफ़्लो - LFC श्रिंकेंज

DESeq2 वर्कफ़्लो

# Run analysis 
dds_wt <- DESeq(dds_wt)

using pre-existing size factors
estimating dispersions
gene-wise dispersion estimates
mean-dispersion relationship
final dispersion estimates
fitting model and testing

DESeq2 नेगेटिव बाइनोमियल मॉडल

NB मॉडल

DESeq2 नेगेटिव बाइनोमियल मॉडल

NB मॉडल2

DESeq2 कॉन्ट्रास्ट्स

results(wt_dds, alpha = 0.05)

कॉन्ट्रास्ट आउटपुट

DESeq2 कॉन्ट्रास्ट्स

सिंटैक्स यह है:

results(dds, 
        contrast = c("condition_factor", "level_to_compare", 
        "base_level"), 
        alpha = 0.05)

wt_res <- results(dds_wt, 
            contrast = c("condition", "fibrosis", 
            "normal"), 
            alpha = 0.05)

DESeq2 कॉन्ट्रास्ट्स

wt_res

कॉन्ट्रास्ट आउटपुट

DESeq2 LFC श्रिंकेंज

plotMA(wt_res, ylim=c(-8,8))

MA प्लॉट अनश्रंकन फोल्ड-चेंजेस

LFC श्रिंकेंज

wt_res <- lfcShrink(dds_wt, 
            contrast=c("condition", "fibrosis", "normal"),
            res=wt_res)

plotMA(wt_res, ylim=c(-8,8))

LFC श्रिंकेंज

MA प्लॉट श्रंकन फोल्ड-चेंजेस

अभ्यास करते हैं!

R में Bioconductor के साथ RNA-Seq