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limma - R - 単純な limma コントラストとより複雑な limma コントラストがある場合、DGE の結果が異なるのはなぜですか?
limma パッケージを使用して DGE を実行しようとしています。いくつかのコントラストを抽出したい大きなデータセットがあります。完全な対比表を次に示します。
| レベル | M1 | M2 | M3 |
|---|---|---|---|
| 条件3 | 0 | -1 | 1 |
| 条件4 | 0 | 1 | -1 |
| 条件1 | -1 | 0 | -1 |
| 条件2 | 1 | 0 | 1 |
最終的には。抽出したいコントラストは 3 つあります (M1 M2 と M3)。コントラスト M1 を個別に抽出しようとしました (基本的に、Cond1 と Cond2 のサンプルのみを含むようにメタデータと式データを選択しました)。コントラストを以下に示します。
| レベル | M1 |
|---|---|
| 条件1 | -1 |
| 条件2 | 1 |
前の方法のようにコントラストを抽出すると、同じコントラストを抽出してもすべてのデータを使用すると、わずかに異なる結果が得られることに気付きました。何故ですか？コントラスト M1 を計算する最も正しい方法は?
これは、コントラストを抽出する前に常に行うことを前提としています
r - design matrix model.matrix(~0 + group + celltype) を使用して、2 つの異なる細胞タイプからの RNAseq データを解析できますか?
2 つのセル タイプ (11C と 13C) と 2 つのグループ (KO と CTRL) があります。
サンプル細胞型グループ
11C-17 11C KO
11C-84 11C KO
11C-C 11C CTRL
13C-17 13CKO
13C-84 13C KO
13C-C 13C CTRL
PCA プロットに示されているように、細胞型が主な違いです。しかし、デザインマトリックス design <- model.matrix(~0 + group + celltype) とコントラストマトリックスcontrast.matrix <- makeContrasts(KOvsCTRL = KO - CTRL, levels= colnames(design)) を使用して、2 つのグループを比較します。
