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私は現在、倍数変化と p 値を計算する必要があるように、火山プロットの描画に取り組んでいます。データは非常に大きいため、最初に R でいくつかの変更を行いました。

table <- read.csv("Sample_OTU_table.csv")
head(table)
table <- matrix(colMeans(table[,2:157]))

これで、156X1 のマトリックスが表示されます。

> head(table)
      [,1]
[1,] 0.3950838
[2,] 0.1429951
[3,] 0.1280243
[4,] 0.1098179
[5,] 0.1831748
[6,] 0.3418168

これは、1 列の 20000 以上のデータのそれぞれの平均です。

行1、行2、行3などの行をマージし、その平均を計算し（この例では、（0.39 + 0.14 + 0.12）/ 3）、行4を残すことを考えています。次に、row5、row6、row7 をマージして、row8 を残します。マトリックスが78X1マトリックスになるように。次に、コードを使用して

newpairs <- as.matrix(pairs, nrow=2, byrow=TRUE)

行列を 2 列 X 39 行の行列に分割し、パッケージ simpleaffy を使用して関数

pc <- get.fold.change.and.t.test(eset.rma,"table",c(",1",",2"))

ペア変数の倍数変化と p 値が得られます。その後、火山のプロットは簡単になります。

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そのために使用できますrowsum: R の mtcars データを使用した例

mymat<-as.matrix(mtcars[1:7,1])
group<-c(rep(1,3),2,rep(3,3))
xsum <- rowsum(mymat, group)
> xsum
  [,1]
1 64.8
2 21.4
3 51.1

一般化したい場合： mymatあなたの行列です

set.seed(1)
mymat<-as.matrix(rnorm(156))

 head(mymat)
           [,1]
[1,] -0.6264538
[2,]  0.1836433
[3,] -0.8356286
[4,]  1.5952808
[5,]  0.3295078
[6,] -0.8204684
x<-rep(seq(1,nrow(mymat)/2,2),each=3)
y<-seq(2,nrow(mymat)/2,2)
z<-c(x,y)
group<-sort(z)
xsum <- rowsum(mymat, group)

head(xsum)
         [,1]
1 -1.27843910
2  1.59528080
3 -0.00353156
4  0.73832471
5  1.78217413
6  0.38984324


  dim(xsum)
[1] 78  1
于 2013-09-23T17:56:08.143 に答える