ExpressionSet 객체로 박스플롯 만들기
이제 모든 실험 데이터를 하나의 ExpressionSet 객체로 합쳤으니, 특성과 샘플을 부분 집합으로 뽑아 쓰기가 더 편리해졌어요. 이번 연습에서는 특정 유전자를 시각화하기 위해 다시 한 번 박스플롯을 만들고, 동시에 플롯에 포함할 샘플도 부분 집합으로 선택해 보겠습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R에서 limma로 하는 차등 발현 분석
연습 안내
작업 공간에는 ExpressionSet eset이 로드되어 있습니다.
eset에서 앞의 10개 샘플(열)만 선택해 부분 집합을 만드세요.접근자 함수
exprs,pData,fData를 사용해eset_sub의 1000번째 유전자(즉, 행)에 대한 박스플롯을 만드세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Subset to only include the first 10 samples (columns)
eset_sub <- eset[___]
# Check the dimensions of the subset
dim(eset_sub)
# Create a boxplot of the 1000th gene in eset_sub
boxplot(___(eset_sub)[___, ] ~ ___(eset_sub)[, "Disease"],
main = ___(eset_sub)[___, "symbol"])