ग्रुप-मीन्स मॉडल के लिए डिज़ाइन मैट्रिक्स
पिछले अध्याय में, आपने पारंपरिक ट्रीटमेंट-कॉन्ट्रास्ट्स पैरामीटराइज़ेशन का उपयोग करके ल्यूकेमिया डेटा में डिफरेंशियल एक्सप्रेशन का परीक्षण किया था। अब अधिक लचीले ग्रुप-मीन्स पैरामीटराइज़ेशन को सीखने के पहले कदम के तौर पर, आप ल्यूकेमिया डेटा का पुनः परीक्षण करेंगे ताकि यह पुष्टि हो सके कि आपको वही परिणाम मिलते हैं।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में limma के साथ Differential Expression Analysis
अभ्यास निर्देश
ल्यूकेमिया डेटा वाला ExpressionSet ऑब्जेक्ट eset आपके वर्कस्पेस में लोड किया गया है।
model.matrixका उपयोग करके बिना इंटरसेप्ट वाला डिज़ाइन मैट्रिक्स बनाइए। याद रखें कि इस अध्ययन के लिए रुचि वाला वैरिएबल (प्रोग्रेसिव बनाम स्टेबल कैंसर्स) फीनोटाइप डेटा फ्रेम केDiseaseकॉलम में है।
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Create design matrix with no intercept
design <- ___(~___ + ___, data = ___(eset))
# Count the number of samples modeled by each coefficient
colSums(design)