Histogramme des valeurs p

Après avoir effectué le test, confirmez que le modèle est correctement spécifié en inspectant la distribution des valeurs p pour chaque contraste. Rappelez-vous qu'une distribution uniforme des valeurs p est attendue pour un contraste avec peu de gènes différentiellement exprimés, et qu'une distribution asymétrique vers la droite est attendue pour un contraste avec de nombreux gènes différentiellement exprimés.

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Analyse d'expression différentielle avec limma dans R

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Instructions de l’exercice

L'objet de modèle ajusté fit2 a été chargé dans votre espace de travail. Le paquet limma est déjà chargé.

Utilisez topTable pour obtenir les statistiques récapitulatives pour chaque gène pour le contraste "dox_wt". Réglez le nombre de gènes à retourner égal au nombre de lignes de fit2.
Répétez pour les contrastes "dox_top2b" et "interaction".
Utilisez hist pour créer un histogramme des valeurs p pour chacun des trois contrastes.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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[___])

Modifier et exécuter le code