Matrice de conception pour le modèle à moyennes de groupe
Dans le chapitre précédent, vous avez testé les données sur la leucémie pour la différence d’expression en utilisant la paramétrisation classique par contrastes de traitement. Comme première étape pour apprendre la paramétrisation plus flexible par moyennes de groupe, vous allez re-tester les mêmes données afin de confirmer que vous obtenez les mêmes résultats.
Cet exercice fait partie du cours
Analyse d’expression différentielle avec limma en R
Instructions
L’objet ExpressionSet eset contenant les données sur la leucémie a été chargé dans votre espace de travail.
- Utilisez
model.matrixpour créer une matrice de conception sans intercept. Rappelez-vous que la variable d’intérêt pour cette étude (cancers progressifs vs. stables) se trouve dans la colonneDiseasedu data frame de phénotypes.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Create design matrix with no intercept
design <- ___(~___ + ___, data = ___(eset))
# Count the number of samples modeled by each coefficient
colSums(design)