ExpressionSet ऑब्जेक्ट बनाएँ

किसी एक प्रयोग के लिए 3 अलग-अलग डेटा सेट संभालना झंझट भरा और त्रुटि-प्रवण होता है, खासकर जब आपको कोई फ़िल्टरिंग करनी हो। Bioconductor की ExpressionSet क्लास का उपयोग करके ल्यूकेमिया प्रयोग के इन 3 डेटा सेट को एक एकीकृत ऑब्जेक्ट में संयोजित कीजिए.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में limma के साथ Differential Expression Analysis

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

expression मैट्रिक्स (x), feature data (f) और phenotype data (p) आपके workspace में लोड हैं.

ExpressionSet फंक्शन का उपयोग करके एक नया ExpressionSet ऑब्जेक्ट बनाएँ.
expression मैट्रिक्स को assayData आर्ग्युमेंट में पास करें.
phenotype data frame को phenoData आर्ग्युमेंट में पास करें.
feature data frame को featureData आर्ग्युमेंट में पास करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Load package
library(Biobase)

# Create ExpressionSet object
eset <- ___(assayData = ___,
                      phenoData = AnnotatedDataFrame(___),
                      featureData = AnnotatedDataFrame(___))

# View the number of features (rows) and samples (columns)
dim(eset)

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