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コース

R での limma を用いた Differential Expression 解析

上級スキルレベル

更新日 2024/08

Bioconductor の limma パッケージを使い、遺伝子の差次的発現解析を学びます。

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RProbability & Statistics

4時間

15 ビデオ

47 演習

3,900 XP

8,122

修了証明書

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コース説明

マイクロアレイ、シーケンス、質量分析のような機能ゲノミクス技術により、研究者はゲノム全体で遺伝子発現量を偏りなく測定できます。自分でデータを生成する場合でも、公開データセットを活用する場合でも、まずはこの種の実験データの解析方法を学ぶ必要があります。本コースでは、汎用性の高い R/Bioconductor パッケージである limma を使って、最も一般的な実験デザインに対する Differential Expression 解析を実行する方法を学びます。さらに、データの前処理、バッチ効果の特定と補正、結果の可視化、エンリッチメント検定の実施方法も習得します。コース修了後には、あらゆる機能ゲノミクス研究から洞察を得るための一般的な解析戦略が身につきます。

前提条件

Introduction to Statistics in R

1

Differential Expression Analysis

To begin, you'll review the goals of differential expression analysis, manage gene expression data using R and Bioconductor, and run your first differential expression analysis with limma.

Differential expression analysis

Applications of differential expression analysis

Differential expression data

Create a boxplot

The ExpressionSet class

Create an ExpressionSet object

Create a boxplot with an ExpressionSet object

The limma package

Specify a linear model to compare 2 groups

Test for differential expression between 2 groups

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2

Flexible Models for Common Study Designs

In this chapter, you'll learn how to construct linear models to test for differential expression for common experimental designs.

Flexible linear models

Design matrix for group-means model

Contrasts matrix for group-means

Test for differential expression for group-means

Studies with more than two groups

Design matrix for 3 groups

Contrasts matrix for 3 groups

Test for differential expression for 3 groups

Factorial experimental design

Design matrix for 2x2 factorial

Contrasts matrix for 2x2 factorial

Test for differential expression for 2x2 factorial

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3

Pre- and post-processing

Now that you've learned how to perform differential expression tests, next you'll learn how to normalize and filter the feature data, check for technical batch effects, and assess the results.

Normalizing and filtering

Filter genes

Accounting for technical batch effects

Visualize batch effects

Remove batch effects

Visualizing the results

Histogram of p-values

Volcano plot

Enrichment testing

KEGG pathways

Gene ontology categories

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4

Case Study: Effect of Doxorubicin Treatment

In this final chapter, you'll use your new skills to perform an end-to-end differential expression analysis of a study that uses a factorial design to assess the impact of the cancer drug doxorubicin on the hearts of mice with different genetic backgrounds.

Pre-process the data

Pre-process features

Boxplot of Top2b

Check sources of variation

Model the data

Design matrix

Contrasts matrix

Test for differential expression

Inspect the results

Histogram of p-values

Volcano plot

Pathway enrichment

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R での limma を用いた Differential Expression 解析

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