p値のヒストグラム
有用な診断プロットの1つが p値のヒストグラムです。低い p値が高密度で現れる場合は、多くの遺伝子が発現差ありであることを示します。いっぽう、ヒストグラムが一様に分布していれば、その数は少ないことを示します。白血病研究のデータについて、p値のヒストグラムを作成してください。
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
第2章の白血病研究の当てはめ済みモデルオブジェクト fit2 は、すでにワークスペースに読み込まれています。limma パッケージも読み込み済みです。
topTableを使って、各遺伝子の要約統計量を取得します。すべての遺伝子の結果を得るには、引数
numberをfit2の行数に設定します。有意度での並べ替えを無効にするには、引数
sort.byを"none"に設定します。histを使って p値のヒストグラムを作成します。
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。
# Obtain the summary statistics for every gene
stats <- ___(fit2, number = ___, sort.by = ___)
# Plot a histogram of the p-values
___(stats[, ___])