Histogramm der p-Werte

Ein gutes Diagnoseplot ist das Histogramm der p-Werte. Eine hohe Dichte niedriger p-Werte deutet auf viele differentiell exprimierte Gene hin; ein gleichmäßig verteiltes Histogramm hingegen darauf, dass es nur wenige sind. Erstelle ein p-Wert-Histogramm für die Leukämiestudie.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Differenzielle Expressionsanalyse mit limma in R

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Anleitung zur Übung

Das angepasste Modellobjekt der Leukämiestudie aus Kapitel 2, fit2, wurde in deinen Workspace geladen. Das limma-Paket ist bereits geladen.

Verwende topTable, um die zusammenfassenden Statistiken für jedes Gen zu erhalten.
Um Ergebnisse für jedes Gen zu bekommen, setze das Argument number auf die Anzahl der Zeilen von fit2.
Um das Sortieren der Ergebnisse nach Signifikanzniveau zu deaktivieren, setze das Argument sort.by auf "none".
Verwende hist, um ein Histogramm der p-Werte zu erstellen.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Obtain the summary statistics for every gene
stats <- ___(fit2, number = ___, sort.by = ___)

# Plot a histogram of the p-values
___(stats[, ___])

Code bearbeiten und ausführen