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2x2 요인 설계에서 차등 발현 검정하기

이번에는 대비가 이전 예시보다 많지만, limma로 차등 발현을 검정하는 절차는 동일한 파이프라인을 사용합니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

R에서 limma로 하는 차등 발현 분석

강의 보기

연습 안내

Populus 데이터가 담긴 ExpressionSet 객체 eset, 디자인 행렬(design), 대비 행렬(cm)이 작업 공간에 로드되어 있습니다.

  • lmFit으로 모형 계수를 적합하세요.

  • contrasts.fit으로 대비를 반영해 적합하세요.

  • eBayes로 t-통계량을 계산하세요.

  • decideTests로 결과를 요약하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Load package
library(limma)

# Fit the model
fit <- ___(eset, ___)

# Fit the contrasts
fit2 <- ___(fit, contrasts = ___)

# Calculate the t-statistics for the contrasts
fit2 <- ___(fit2)

# Summarize results
results <- ___(fit2)
summary(results)
코드 편집 및 실행