Differenzielle Expressionsanalyse mit limma in R

In diesem Kapitel lernst du, wie du lineare Modelle für gängige experimentelle Designs konstruierst, um auf differentielle Expression zu testen.

Nachdem du nun gelernt hast, wie man Tests auf differentielle Expression durchführt, lernst du als Nächstes, wie du Feature-Daten normalisierst und filterst, technische Batch-Effekte prüfst und die Ergebnisse bewertest.

In diesem letzten Kapitel setzt du deine neuen Fähigkeiten ein, um eine End-to-End-Analyse der differentiellen Expression für eine Studie mit faktorialem Design durchzuführen, die die Wirkung des Krebsmedikaments Doxorubicin auf die Herzen von Mäusen mit unterschiedlichen genetischen Hintergründen untersucht.