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私はRを初めて使用し、いくつかの式配列データを分析しようとしています。

遺伝子発現解析では、線形フィットと eBayes を使用してデータを計算します。しかし、条件ごとにサンプルが 1 つしかない場合 (たとえば、コントロール 1 つ、実験 1 つ)、lmFit/eBayes 関数を使用するか、MA 結果を注文して上位の遺伝子を見つけることができます。係数の計算には、条件ごとに少なくとも 2 つのサンプルが必要だからですか?

limma パッケージのマニュアルを読みました。いくつかの例を示します。経時変化の実験 (50 ページ) で、ケースには 0hr wt が 2 つ、0hr mu が 2 つ、6hr wt が 1 つ、6hr mu が 1 つ、24hr wt が 1 つ、24hr mu が 1 つあることに気付きました。lmFit/eBayes プロセスを実行しました。時間経過のケースだからでしょうか。条件ごとに 1 つのサンプル (たとえば、0 時間、6 時間、12 時間、および 24 時間の 1 つのコントロールと 1 つの実験) を含む経時変化データがある場合、lmFit/eBays で係数を計算することは合理的ですか?

どうもありがとうございました！

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分散が0であるため、（標準誤差の）経験的なベイズ平滑化で問題が発生します。私はおもちゃの例で試しました、そしてここにそれが与えるエラーがあります：

> efit<-eBayes(fit)

Error in ebayes(fit = fit, proportion = proportion, stdev.coef.lim = stdev.coef.lim) : No residual degrees of freedom in linear model fits

于 2012-10-16T17:10:17.617 に答える
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はい、時間経過は特殊なケースです。式は時間の経過とともに滑らかに変化すると想定され、一時的な傾向は回帰を使用して適合されます。他のすべてのデザインでは、差次的発現を検出するために複製が必要です。

于 2014-05-14T14:35:22.283 に答える