テストとコントロールからの次の発現データがあり、それぞれに 2 つのサンプルが含まれています。
> test <- read.table("http://dpaste.com/1059889/plain/")
> control <-read.table("http://dpaste.com/1059891/plain/")
# in reality there are more genes in each file.
> test
V1 V2 V3
1 Gene_1 3694.11963 3591.95732
2 Gene_2 791.57558 753.04814
3 Gene_3 2751.34223 2562.46166
4 Gene_4 3068.07188 2651.62906
5 Gene_5 295.00476 247.78944
6 Gene_6 2737.22068 2824.85853
7 Gene_7 1274.54016 1196.54412
8 Gene_8 7011.31102 6703.59308
9 Gene_9 991.71137 1170.66072
10 Gene_10 67.83878 81.69033
11 Gene_11 139.96068 141.97499
12 Gene_12 337.40039 354.96356
13 Gene_13 2861.67548 3132.97426
14 Gene_14 1264.63942 1547.56872
> control
V1 V2 V3
1 Gene_1 98.76904 219.95533
2 Gene_2 64.13716 152.69867
3 Gene_3 84.54906 194.95583
4 Gene_4 106.64893 220.18668
5 Gene_5 50.30000 40.20000
6 Gene_6 24.22860 56.13421
7 Gene_7 43.08251 63.50765
8 Gene_8 408.95196 589.50150
9 Gene_9 37.68644 58.33591
10 Gene_10 100.33000 430.00000
11 Gene_11 23.24041 20.00000
12 Gene_12 17.64007 21.34300
13 Gene_13 65.45922 74.02418
14 Gene_14 43.69905 89.19588
を使用して P 値を計算し、 ebayesを使用してそれらが微分的に表現されているかどうかを確認したいと思い ます。
標準の t.test を使用するのは簡単ですが、小さなサンプルには役に立たないことがわかりました。
t.test(c(test[2,]$V1,teste[2,]$V3),c(control[2,]$V1,control[2,]$V3))
それについて行く方法は何ですか？ヘルプファイルからは明らかではありません。