ฮิสโตแกรมของค่า p-value

หลังจากทดสอบแล้ว ให้ตรวจสอบว่าโมเดลถูกระบุอย่างถูกต้องหรือไม่ โดยดูการกระจายตัวของค่า p-value ในแต่ละ contrast ทั้งนี้ ค่า p-value ที่กระจายสม่ำเสมอ (uniform distribution) เป็นสิ่งที่คาดไว้สำหรับ contrast ที่มียีนที่แสดงออกต่างกันน้อย ส่วน contrast ที่มียีนที่แสดงออกต่างกันมากจะให้การกระจายตัวที่เบ้ไปทางขวา

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การวิเคราะห์ Differential Expression ด้วย limma ใน R

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

โมเดลออบเจ็กต์ fit2 ถูกโหลดไว้ใน workspace แล้ว และแพ็กเกจ limma ก็พร้อมใช้งานแล้วเช่นกัน

ใช้ topTable เพื่อดึงสถิติสรุปของทุกยีนสำหรับ contrast "dox_wt" โดยตั้งค่าจำนวนยีนที่จะคืนค่าให้เท่ากับจำนวนแถวของ fit2
ทำซ้ำขั้นตอนเดิมสำหรับ contrast "dox_top2b" และ "interaction"
ใช้ hist เพื่อสร้างฮิสโตแกรมของค่า p-value สำหรับ contrast ทั้งสามตัว

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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[___])

แก้ไขและรันโค้ด