ExpressionSet オブジェクトを作成する
1 つの実験で 3 種類のデータセットを個別に管理するのは手間がかかり、フィルタリングを行う場合は特にミスの原因になります。Bioconductor の ExpressionSet クラスを使って、白血病実験の 3 つのデータセットを 1 つのオブジェクトに統合しましょう。
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
発現行列（x）、フィーチャデータ（f）、フェノタイプデータ（p）はワークスペースに読み込まれています。
ExpressionSet関数を使って新しい ExpressionSet オブジェクトを作成します。発現行列を
assayData引数に渡します。フェノタイプのデータフレームを
phenoData引数に渡します。フィーチャのデータフレームを
featureData引数に渡します。
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。
# Load package
library(Biobase)
# Create ExpressionSet object
eset <- ___(assayData = ___,
phenoData = AnnotatedDataFrame(___),
featureData = AnnotatedDataFrame(___))
# View the number of features (rows) and samples (columns)
dim(eset)