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Matrice di disegno per il modello a medie di gruppo

Nel capitolo precedente, hai testato i dati sulla leucemia per l’espressione differenziale usando la parametrizzazione tradizionale con contrasti di trattamento. Come primo passo per imparare la parametrizzazione più flessibile a medie di gruppo, rieseguirai il test sui dati di leucemia per confermare di ottenere gli stessi risultati.

Questo esercizio fa parte del corso

Analisi dell'espressione differenziale con limma in R

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Istruzioni dell'esercizio

L’oggetto ExpressionSet eset con i dati sulla leucemia è già caricato nel tuo workspace.

  • Usa model.matrix per creare una matrice di disegno senza intercetta. Ricorda che la variabile di interesse per questo studio (tumori progressivi vs. stabili) si trova nella colonna Disease del data frame fenotipico.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Create design matrix with no intercept
design <- ___(~___ + ___, data = ___(eset))

# Count the number of samples modeled by each coefficient
colSums(design)
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