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Exercise

グループ平均モデルのデザイン行列

前の章では、従来の treatment-contrasts パラメータ化を用いて白血病データの差次的遺伝子発現（DE）を検定しました。より柔軟なグループ平均パラメータ化を学ぶ第一歩として、同じ結果が得られることを確認するために、白血病データをもう一度検定します。

Instructions

100 XP

白血病データを含む ExpressionSet オブジェクト eset がワークスペースに読み込まれています。

  • model.matrix を使って、切片なしのデザイン行列を作成してください。本研究での関心のある変数（進行がん vs. 安定がん）は、フェノタイプデータフレームの Disease 列にあります。