p-값 히스토그램
진단용으로 유용한 그래프 중 하나가 p-값의 히스토그램입니다. 낮은 p-값이 많이 몰려 있으면 차등 발현 유전자가 많다는 뜻이고, 히스토그램이 균등하게 분포하면 거의 없다는 뜻이에요. 백혈병 연구 데이터에 대해 p-값 히스토그램을 만들어 보세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
R에서 limma로 하는 차등 발현 분석
연습 안내
2장 백혈병 연구의 적합된 모형 객체 fit2가 작업 공간에 로드되어 있습니다. limma 패키지는 이미 로드되어 있어요.
모든 유전자에 대한 요약 통계를 얻기 위해
topTable을 사용하세요.모든 유전자 결과를 얻으려면, 인자
number를fit2의 행 개수로 설정하세요.유의수준으로 결과 정렬을 비활성화하려면, 인자
sort.by를"none"으로 설정하세요.hist를 사용해 p-값의 히스토그램을 생성하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Obtain the summary statistics for every gene
stats <- ___(fit2, number = ___, sort.by = ___)
# Plot a histogram of the p-values
___(stats[, ___])