p-values का हिस्टोग्राम
टेस्ट करने के बाद, हर कॉन्ट्रास्ट के p-values के वितरण को देखकर सुनिश्चित करें कि मॉडल ठीक से निर्दिष्ट किया गया था। याद रखें कि जिन कॉन्ट्रास्ट्स में अलग-अलग तरह से एक्सप्रेस होने वाले जीन बहुत कम होते हैं, उनके p-values का वितरण यूनिफॉर्म होता है; और जहाँ ऐसे जीन अधिक होते हैं, वहाँ वितरण दाईं ओर झुका (right-skewed) होता है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में limma के साथ Differential Expression Analysis
अभ्यास निर्देश
फिट किया गया मॉडल ऑब्जेक्ट fit2 आपके वर्कस्पेस में लोड है। limma पैकेज पहले से लोड है।
कॉन्ट्रास्ट
"dox_wt"के लिए हर जीन की समरी स्टैटिस्टिक्स पाने हेतुtopTableका उपयोग करें। रिटर्न होने वाले जीनों की संख्याfit2की पंक्तियों की संख्या के बराबर सेट करें।यही काम कॉन्ट्रास्ट्स
"dox_top2b"और"interaction"के लिए दोहराएँ।तीनों कॉन्ट्रास्ट्स के p-values का हिस्टोग्राम बनाने के लिए
histका उपयोग करें।
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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[___])