두 그룹 간 차등 발현 검정
이제 ExpressionSet 객체와 디자인 행렬이 준비되었으니, limma로 모델을 적합하고 검정해 보겠습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R에서 limma로 하는 차등 발현 분석
연습 안내
백혈병 데이터가 담긴 ExpressionSet 객체 eset과 방금 만든 디자인 행렬(design)이 작업 공간에 로드되어 있습니다.
lmFit으로 모델 계수를 적합하세요.eBayes로 t-통계량을 계산하세요.decideTests로 결과를 요약하세요.절편 항을 검정하는 것은 의미가 없으므로,
decideTests를 실행할 때 계수"Diseasestable"을(를) 지정하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Load package
library(limma)
# Fit the model
fit <- ___(eset, ___)
# Calculate the t-statistics
fit <- ___(fit)
# Summarize results
results <- ___(fit[, "___"])
summary(results)