Matriz de diseño para el modelo de medias por grupo
En el capítulo anterior, pusiste a prueba los datos de leucemia para detectar expresión diferencial usando la parametrización tradicional de contrastes de tratamiento. Como primer paso para aprender la parametrización más flexible de medias por grupo, volverás a analizar los datos de leucemia para confirmar que obtienes los mismos resultados.
Este ejercicio forma parte del curso
Análisis de expresión diferencial con limma en R
Instrucciones del ejercicio
El objeto ExpressionSet eset con los datos de leucemia ya está cargado en tu espacio de trabajo.
- Usa
model.matrixpara crear una matriz de diseño sin intercepto. Recuerda que la variable de interés para este estudio (cánceres progresivos vs. estables) está en la columnaDiseasedel marco de datos de fenotipo.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Create design matrix with no intercept
design <- ___(~___ + ___, data = ___(eset))
# Count the number of samples modeled by each coefficient
colSums(design)