‘Downstream’ Analysis: from counts to Differential Expression
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\*\*Reminder:\*\* When answering the questions, it is not sufficient to
provide only code. Add explanatory text to interpret your results
throughout.

### Background

The dataset used for this assignment has been published by [Li et al. in
2016](https://journals.plos.org/plospathogens/article?id=10.1371/journal.ppat.1005511),
as well as included in a follow-up study by [Houston-Ludlam et al. also
in
2016](https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0159197).
You should recognize the follow-up study, “Comparative Transcriptome
Profiling of Human Foreskin Fibroblasts Infected with the Sylvio and Y
Strains of Trypanosoma cruzi” as this is the paper you were asked to
review for the Paper Critique. The data used in this follow-up study was
a combination of newly generated data (for the Sylvio strain and one
replicate of Y strain), as well as the data generated in the original Li
et al. article (all for the Y strain). In this assignment, you’ll be
working with the Y strain data generated in the original article.

Although the processed data for this study are not available in GEO, the
\*raw\* RNA-Seq reads have been submitted to NCBI SRA under the accession
[SRP043008](https://trace.ncbi.nlm.nih.gov/Traces/sra/?study=SRP043008).
Fortunately, they have also been preprocessed using a standardized
pipeline from raw reads to mapped gene and transcript level counts, and
formatted into `RangedSummarizedExperiment` objects (ready for analysis
in R!) as part of the [Recount2
project](https://jhubiostatistics.shinyapps.io/recount/). The
`RangedSummarizedExperiment` experiment class functions much the same as
the `SummarizedExperiment` class we learned about in lecture. We can
read the data into R in this format using the [recount
package](https://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/recount.html).

We can also get metadata (mapping of sample IDs to time points,
infection status, batch, etc) from [Table
S1](https://journals.plos.org/plospathogens/article/file?type=supplementary&id=info:doi/10.1371/journal.ppat.1005511.s011)
in the original study.

Some helper code to read the data in is provided.

### Load libraries

Note: only a few libraries are provided for the initial steps; add
additional libraries as needed for the rest of the analyses.

``` r
library(recount)
library(openxlsx)
library(tidyverse)
library(edgeR)
```

### Question 1: Importing the data and getting familiar with it (3 POINTS)

First, we’ll download and read the gene-level counts
`RangedSummarizedExperiment` object for project id “SRP043008” into R
using the `recount` package. We’ll add a column called `sample` to the
`colData` slot that contains the `run` variable (since this will serve
as our sample ID and is easier). And we’ll also add the sample IDs to
the colnames of the object. Note that there’s nothing you need to add
here.

``` r
download\_study(project = "SRP043008")
```

 ## 2023-02-12 14:03:15 downloading file rse\_gene.Rdata to SRP043008

``` r
load(file.path("SRP043008", "rse\_gene.Rdata"))
colData(rse\_gene)$sample <- colData(rse\_gene)$run
colnames(rse\_gene) <- colData(rse\_gene)$sample
```

Now we’ll add sample IDs to the `colnames` of the object to the SRR
sample IDs: Use the IDs in the `run` variable of the `colData` slot.
Note that there’s nothing you need to add here.

``` r
colnames(rse\_gene) <- colData(rse\_gene)$sample
```

A. Investigate the object just loaded. How many genes are there? (0.5
pt)
다운스트림' 분석: 카운트에서 미분 표현식까지================여기에 이름 입력\*\*알림:\*\* 질문에 답할 때 코드만 제공하는 것만으로는 충분하지 않습니다.코드만 제공하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 결과를 해석하기 위한 설명 텍스트를 추가하세요.설명 텍스트를 추가하세요.### 배경이 과제에 사용된 데이터 세트는 [Li et al.2016](https://journals.plos.org/plospathogens/article?id=10.1371/journal.ppat.1005511),에 의해 발표되었으며, [Houston-Ludlam 외]의 후속 연구에도 포함되어 있습니다.에서2016](https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0159197).후속 연구인 "인간 포피의 비교 전사체실비오 및 Y트리파노소마 크루지 균주에 감염된 인간 포피 섬유아세포의 비교 전사체 프로파일링"이 바로 이 논문입니다.논문 비평에 대한 검토를 요청받았습니다. 이 후속 연구에 사용된 데이터는 다음과 같습니다.새로 생성된 데이터의 조합(실비오 균주 및 한 개의Y 균주 복제), 그리고 원래의 Li논문에서 생성된 데이터(모두 Y 균주에 대한 것)의 조합입니다. 이 과제에서는 다음을 수행하게 됩니다.원본 논문에서 생성된 Y 균주 데이터로 작업합니다.이 연구를 위해 처리된 데이터는 GEO에서 사용할 수 없지만\*raw\* RNA-Seq 읽기는 가입에 따라 NCBI SRA에 제출되었습니다.[SRP043008](https://trace.ncbi.nlm.nih.gov/Traces/sra/?study=SRP043008).다행히도 이 데이터는 표준화된 파이프라인을 사용하여 전처리되었습니다.원시 읽기에서 매핑된 유전자 및 전사체 수준 수에 이르는 파이프라인을 사용하여 사전 처리되었습니다.R의 일부로 `RangedSummarizedExperiment` 객체로 형식화(분석 준비됨R에서!) [Recount2프로젝트](https://jhubiostatistics.shinyapps.io/recount/). 이RangedSummarizedExperiment` 실험 클래스는 다음과 거의 동일하게 작동합니다.요약된 실험` 클래스와 거의 동일하게 작동합니다. 우리는 다음과 같이 할 수 있습니다.를 사용하여 이 형식의 데이터를 R로 읽을 수 있습니다.패키지](https://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/recount.html)를 사용하여 이 형식으로 데이터를 읽을 수 있습니다.또한 메타데이터(샘플 ID와 시점의 매핑,감염 상태, 배치 등)를 [표S1](https://journals.plos.org/plospathogens/article/file?type=supplementary&id=info:doi/10.1371/journal.ppat.1005511.s011)에서 메타데이터를 얻을 수도 있습니다.데이터를 읽어들이기 위한 몇 가지 헬퍼 코드가 제공됩니다.### 라이브러리 로드참고: 초기 단계에는 몇 개의 라이브러리만 제공되며, 나머지 단계에서는 필요에 따라라이브러리를 추가합니다.``` rlibrary(recount)library(openxlsx)library(tidyverse)library(edgeR)```### 문제 1: 데이터 가져오기 및 데이터에 익숙해지기(3점)먼저, 유전자 수준 카운트를 다운로드하고 읽습니다.프로젝트 ID "SRP043008"에 대한 `RangedSummarizedExperiment` 객체를 R패키지를 사용하여 다운로드합니다. 샘플을 포함하는 `sample`이라는 열을colData` 슬롯에 `run` 변수가 포함된 열을 추가합니다.역할을 하며 더 쉽습니다.) 그리고 샘플 ID를 객체의 색 이름에에도 샘플 ID를 추가합니다. 여기에 추가할 필요가 없습니다.를 추가할 필요가 없습니다.``` r다운로드\_스터디(프로젝트 = "SRP043008")``` ## 2023-02-12 14:03:15 SRP043008에 rse\_gene.Rdata 파일 다운로드 중``` rload(file.path("SRP043008", "rse\_gene.Rdata"))colData(rse\_gene)$sample <- colData(rse\_gene)$runcolnames(rse\_gene) <- colData(rse\_gene)$sample```이제 SRR에 대한 객체의 `colnames`에 샘플 ID를 추가하겠습니다.샘플 ID를 추가합니다: colData` 슬롯의 `run` 변수에 있는 ID를 사용합니다.여기에는 추가할 필요가 없습니다.``` rcolnames(rse\_gene) <- colData(rse\_gene)$sample```A. 방금 로드한 개체를 조사합니다. 얼마나 많은 유전자가 있습니까? (0.5pt)