発現差の検定
デザイン行列とコントラスト行列を定義できたので、2種類のマウスにおけるドキソルビシン処理による発現差を検定できます。
この演習はコースの一部です
R での limma を用いた Differential Expression 解析
演習の手順
ドキソルビシンのデータを含む ExpressionSet オブジェクト eset、デザイン行列 design、コントラスト行列 cm が作業スペースに読み込まれています。limma パッケージはすでに読み込まれています。
lmFitでモデル係数を当てはめます。contrasts.fitでコントラストを当てはめます。eBayesで t 統計量を計算します。decideTestsとvennDiagramで結果を要約します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Fit the model
fit <- ___(eset, ___)
# Fit the contrasts
fit2 <- ___(fit, contrasts = ___)
# Calculate the t-statistics for the contrasts
fit2 <- ___(fit2)
# Summarize results
results <- ___(fit2)
summary(results)
# Create a Venn diagram
___(results)