Spezifiziere ein lineares Modell zum Vergleich von 2 Gruppen
Um differentiell exprimierte Gene im Leukämie-Experiment zu identifizieren, musst du das folgende lineare Modell nach R übertragen:
wobei \(X_{1}\) für progressive Krebsfälle 1 und für stabile Krebsfälle 0 ist (Hinweis: R wählt die Basisbedingung automatisch in alphabetischer Reihenfolge).
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Differenzielle Expressionsanalyse mit limma in R</Kurs>Übungsanweisungen
Das ExpressionSet-Objekt eset mit den Leukämie-Daten wurde in deinen Arbeitsbereich geladen.
- Verwende
model.matrix, um eine Designmatrix mit einem Achsenabschnitt (Intercept) und einem Koeffizienten zu erstellen, der den Krankheitsstatus angibt.
Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Create design matrix for leukemia study
design <- ___(~___, data = ___(eset))
# Count the number of samples modeled by each coefficient
colSums(design)