Histograma de p-values

Depois de realizar o teste, confirme que o modelo foi especificado corretamente inspecionando a distribuição dos p-values para cada contraste. Lembre-se de que se espera uma distribuição uniforme de p-values para um contraste com poucos genes diferencialmente expressos, e uma distribuição enviesada à direita para um contraste com muitos genes diferencialmente expressos.

Este exercício faz parte do curso

Análise de Expressão Diferencial com limma em R

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Instruções do exercício

O objeto de modelo ajustado fit2 foi carregado no seu workspace. O pacote limma já está carregado.

Use topTable para obter as estatísticas resumidas de todos os genes para o contraste "dox_wt". Defina o número de genes a retornar igual ao número de linhas de fit2.
Repita para os contrastes "dox_top2b" e "interaction".
Use hist para criar um histograma dos p-values para cada um dos três contrastes.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Obtain the summary statistics for the contrast dox_wt
stats_dox_wt <- ___(fit2, coef = ___, number = ___,
                         sort.by = "none")
# Obtain the summary statistics for the contrast dox_top2b
stats_dox_top2b <- ___(fit2, coef = ___, number = ___,
                            sort.by = "none")
# Obtain the summary statistics for the contrast interaction
stats_interaction <- ___(fit2, coef = ___, number = ___,
                              sort.by = "none")

# Create histograms of the p-values for each contrast
___(stats_dox_wt[___])
___(stats_dox_top2b[___])
___(stats_interaction[___])

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