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R が不足している limma パッケージで統計分析を使い始めようとしています。良いチュートリアルを知っている人はいますか?

私は limma を使用して遺伝子発現差を解析しています。モデリングには、デザインとコントラスト マトリックスが必要です。誰かがそれを経験したかどうか知りたいだけです。

発現が野生型 (WT) と変異体 (M) からのものであり、これらは刺激された (S) または刺激されていない (you) のいずれかであるとします。野生型の場合は 40 個の式の値があり、突然変異体の場合は 20 個あります。

したがって、どの遺伝子が野生型と比較して変異体で異なる反応をするかを知りたい場合、どの式を対比マトリックスに使用すればよいでしょうか:

たとえば、セット A={a,b,c} とセット B={b,c,d} の場合、セット A と B の交点は {b,c} になります。

しかし、ベン図でカウント 2 の代わりに {b,c} を表示するにはどうすればよいでしょうか? limma パッケージの venn と Vennerable パッケージの Venn を試しましたが、どちらも機能しません。

次の形式の rma 正規化行列があります。

ここで、異なる列は 4 つの異なるタイプのプロモーターに対応し、4 つのプロモーターのそれぞれに生物学的複製があるため、合計で 8 つの列があります。

Limma パッケージを使用して、いくつかのプロモーター間で差次的に発現する遺伝子を見つけようとしました (複製を使用)。

これは私が使用したコードです：

ここで、modified は、上記の形式で入力された rma 正規化データ行列です。次のエラーが表示されます。

lmfit(design, t(M)) のエラー: 0 (非 NA) ケース

I recently updated R, and code I had written using the limma package before now returns an error.

The code was

With the new version of R, the following command

returns this error message...

私は学生ですが、病気 (ケース/コントロール)、性別 (男性/女性)、および年齢の 3 つの変数を評価する遺伝子発現差をLimmaを使用して対比する方法について疑問があります。

私のデータは次のようなものです: (性別、年齢、病気の 3 つの列)

head(pData(gse))

ここにデータ:

私は自分の可変疾患に対して実験を構築することを知っています:

しかし、3 つの変数で対比 Limma を行うにはどうすればよいですか? お手伝いありがとうございます！

対応のある t 検定を実施し、得られたメチル化データの p 値を生成しようとしています。

データは 6 列です。治療前の各患者に 3 つ、治療後の各患者に 3 つです。遺伝子ごとに 1 つの行 (数千) があり、値の範囲は [0,1] です。

行ごとに t 検定を実行し、最終的に遺伝子ごとに 1 つの p 値を生成したいと思います。この対応のある t 検定では、[1,1] に値があり、[1,4] と、[1,2] と [1,5]、[1,3] と [1] が対になっています。 、6]。

これは厳密には配列データではないため、limma パッケージは使用したくありません。非配列データに limma を使用できますか?

各 t 検定を実行し、結果の p 値を生成するにはどうすればよいですか?

以下は私が現在実行しているものですが、R は "Error in t.test.default(cg.t[i, c(1, 3, 5)], cg.t[i, c(2, 4, 6) )]) : 「x」観測が不十分です"

私はRで働いて1年目の初心者の生物統計学者であるため、私の素朴さを許してください。あなたの助けに感謝します。