강의
R에서 limma로 하는 차등 발현 분석
고급기술 수준
업데이트됨 2024. 8.
RProbability & Statistics4시간15 동영상47 연습 문제3,900 XP8,122성취 증명서
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선수 조건
Introduction to Statistics in R1
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.
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.
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.
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.
R에서 limma로 하는 차등 발현 분석
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