問題タブ [fdr]
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r - 2 つのベクトルを比較する FDR
2 列 (サンプル、実験条件) とn行 (遺伝子など) の行列が与えられ、2 つのサンプル間で (特定の FDR で) 大幅に変化した遺伝子を特定することを目的としています。
Rを使用してこれを実行する方法は?
以下は、fdrtoolp 値のベクトルから FDR を計算する方法を示すパッケージ マニュアルの例です。
しかし問題は、p 値ではなく、観測のベクトルが 2 つしかないことです。何か案は？
使用できるサンプルデータは次のとおりです。foo <- matrix(runif(1000), ncol=2)
反復情報や p 値などはないと思います。しかし、2 つのサンプル間で値が大きく異なる遺伝子には、より強力な証拠があることは確かです。この状態で FDR を割り当てる方法はありますか?
concurrency - CSP で別のプロセスを追加することにより、並行して実行されているプロセスのデッドロックを回避する方法
PC1 と PC2 は同じアルファベットで並行して実行されます。彼らは行き詰まります。デッドロックの問題を解決する PC1 および PC2 と並行して実行できるプロセス (アルファベットはまだ未定義) を見つけたいと考えています。何か案は？
よろしく。
これはこれまでの私のコードファイルです。
r - R 'fdrtool' パッケージ: t 統計の使用方法
パッケージ (ver. 1.2.12)のfdrtool()関数でスチューデントの t 検定からの t 統計を直接使用できますか? 論文(Strimmer-K BMC Bioinfo. 2008, 9:303) ではこれについて言及されていますが、私が見る限り、パラメーターは「正規」、「相関」、および「pvalue」のみを認識します。非統計学者のための回避策はありますか?fdrtool
python - Python で FDR 列を計算してファイルに追加する方法
次の入力ファイル (Input.xls) があります。
私はしたいと思います：
- 各行のハイパージオム p 値を計算します (正常に実行されました)
- 次に、p 値補正の fdr (BH と同じ) を計算します。
- 調整された p 値を最後の列として追加します。
予想される出力ファイルには 4 つの列があります。1 番目は「Mouse」の値、2 番目は「Human」の値、3 番目は「Hypergeom-pvalue」、4 番目は「Adjusted-pvalue」です。次のコードを使用して、最初の 3 列を生成できます。
ここまで、スクリプトは正常に動作し、次の出力ファイル ("Hypergeom.xls") を取得します。
次に、出力ファイルを入力として再度開き、R を利用するユーザーの 1 人によって提案されたコマンドに基づいて fdr を計算することを目指しました: Python で R の p.adjust を実装する方法
私のコード：
ステップ p_adjusted = R [...] でエラーが発生します。エラー: TypeError: 'module' オブジェクトに属性 ' getitem 'がありません
したがって、次の 2 つの問題があります。
- このエラーを克服して fdr を計算する方法がわかりません
- ファイルの最後に 4 番目の列として fdr 列を追加するにはどうすればよいですか?
python - rpy2 を介して R と python を組み合わせる: python リストを R に読み込む方法
私はここで同様の質問を見つけましたが、自分のデータに対してそれを行う方法を理解できないようです。
私は Python でフロートのリストのセットを持っています (実際には、各リストの長さは約 1,000 フロートです)。例えば
リストごとに、Python リストを R リストに変換し、R リストに対して FDR テストを実行して Q 値のリストを取得し、Q 値の R リストを Python リストに変換してから続行します。私のスクリプトで。
私が持っているコード:
この行に問題があります：
たとえば、その行を作成すると:
エラーは次のとおりです。
行を少し変更すると：
エラーは次のとおりです。
問題は、python リストを R リストに適切に変換していないことです。これを正しく行う方法がわかりません。したがって、アドバイスをいただければ幸いです。
r - 多数の結果変数に FDR 補正を適用する
私はRを使用しています（まだ4バージョンではありません）線形モデルでFDR補正を使用するようにアドバイスされました。200 人を超える参加者、140 の連続結果変数があり、各結果変数は同じ 4 つの予測変数でテストされています。したがって、すべてのモデルは次のとおりです。Y ~ x1 + x2 + x3 + x4、すべての 140 変数について、x1 は私が関心のある予測子であり、他の (x2,x3,x4) は制御するために使用していますFDR を適用するにはどうすればよいですか? 何のために修正しなければならないのですか？140 個の結果変数すべてを修正する必要がありますか? 4 つの予測変数のみを修正する必要がありますか? プロセスと fdr で何を修正するかを決定する方法を説明できれば、私はそれを理解するのに苦労しているので、それは本当に良いことです. 助けてくれてどうもありがとう、ベスト