ComenzarEmpieza gratis

Histograma de valores p

Después de realizar la prueba, confirma que el modelo está bien especificado inspeccionando la distribución de valores p para cada contraste. Recuerda que se espera una distribución uniforme de valores p para un contraste con pocos genes diferencialmente expresados, y una distribución sesgada a la derecha para un contraste con muchos genes diferencialmente expresados.

Este ejercicio forma parte del curso

Análisis de expresión diferencial con limma en R

Ver curso

Instrucciones del ejercicio

El objeto de modelo ajustado fit2 se ha cargado en tu espacio de trabajo. El paquete limma ya está cargado.

  • Usa topTable para obtener las estadísticas resumidas de cada gen para el contraste "dox_wt". Establece el número de genes a devolver igual al número de filas de fit2.

  • Repite lo mismo para los contrastes "dox_top2b" e "interaction".

  • Usa hist para crear un histograma de valores p para cada uno de los tres contrastes.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Obtain the summary statistics for the contrast dox_wt
stats_dox_wt <- ___(fit2, coef = ___, number = ___,
                         sort.by = "none")
# Obtain the summary statistics for the contrast dox_top2b
stats_dox_top2b <- ___(fit2, coef = ___, number = ___,
                            sort.by = "none")
# Obtain the summary statistics for the contrast interaction
stats_interaction <- ___(fit2, coef = ___, number = ___,
                              sort.by = "none")

# Create histograms of the p-values for each contrast
___(stats_dox_wt[___])
___(stats_dox_top2b[___])
___(stats_interaction[___])
Editar y ejecutar código