DESeq2 modeli - karşıtlıklar

R ile Bioconductor kullanarak RNA-Seq

Mary Piper

Bioinformatics Consultant and Trainer

DESEq2 iş akışı

DESeq2 iş akışı - LFC daraltma

DESeq2 iş akışı

# 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 Negatif Binom Modeli

NB modeli

DESeq2 Negatif Binom Modeli

NB modeli2

DESeq2 karşıtlıkları

results(wt_dds, alpha = 0.05)

karşıtlık çıktısı

DESeq2 karşıtlıkları

Sözdizimi:

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 karşıtlıkları

wt_res

karşıtlık çıktısı

DESeq2 LFC daraltma

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

MA grafiği küçültülmemiş kat değişimleri

LFC daraltma

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

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

LFC daraltma

MA grafiği daraltılmış kat değişimleri

Hadi pratik yapalım!

R ile Bioconductor kullanarak RNA-Seq