ग्रुप-मीन्स के लिए contrasts मैट्रिक्स
चूँकि आप group-means पैरामीटराइज़ेशन का उपयोग कर रहे हैं, इसलिए limma पाइपलाइन में अब एक अतिरिक्त चरण है। अब coefficients, सैंपल्स के दोनों समूहों में से प्रत्येक के लिए औसत expression स्तर को दर्शाते हैं, इसलिए आपको progressive और stable ल्यूकेमिया के बीच अंतर जाँचने के लिए एक कस्टम contrast निर्दिष्ट करना होगा।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में limma के साथ Differential Expression Analysis
अभ्यास निर्देश
Leukemia डेटा वाला ExpressionSet object eset और वह design मैट्रिक्स (design) जिसे आपने अभी बनाया है, आपके workspace में लोड हैं.
makeContrastsका उपयोग करके contraststatusपरिभाषित कीजिए, जो progressive और stable कैंसरों के बीच औसत expression स्तर का अंतर है.आर्ग्यूमेंट
levelsमें design मैट्रिक्सdesignपास करें। इससेdesignके कॉलम नाम (जो coefficients के अनुरूप हैं) contrasts की परिभाषाओं में उपयोग किए जा सकेंगे.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Load package
library(limma)
# Create a contrasts matrix
cm <- ___(status = ___ - ___,
levels = ___)
# View the contrasts matrix
cm