ฮิสโตแกรมของ p-value
กราฟวินิจฉัยที่มีประโยชน์อย่างหนึ่งคือฮิสโตแกรมของ p-value หากมีความหนาแน่นของ p-value ต่ำสูงมาก แสดงว่ามียีนที่แสดงออกแตกต่างกันจำนวนมาก ในทางกลับกัน หากฮิสโตแกรมกระจายตัวสม่ำเสมอ แสดงว่ามียีนดังกล่าวเพียงไม่กี่ตัว ลองสร้างฮิสโตแกรม p-value สำหรับการศึกษาโรคมะเร็งเม็ดเลือดขาว (leukemia)
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การวิเคราะห์ Differential Expression ด้วย limma ใน R
คำแนะนำการฝึกหัด
โมเดลที่ฟิตแล้วของการศึกษา leukemia จากบทที่ 2 ชื่อ fit2 ถูกโหลดไว้ใน workspace แล้ว และไลบรารี limma ก็ถูกโหลดไว้เรียบร้อยแล้ว
ใช้
topTableเพื่อดึงสถิติสรุปของทุกยีนเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ครบทุกยีน ให้กำหนดอาร์กิวเมนต์
numberให้เท่ากับจำนวนแถวของfit2เพื่อปิดการเรียงลำดับผลลัพธ์ตามระดับนัยสำคัญ ให้กำหนดอาร์กิวเมนต์
sort.byเป็น"none"ใช้
histเพื่อสร้างฮิสโตแกรมของ p-value
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Obtain the summary statistics for every gene
stats <- ___(fit2, number = ___, sort.by = ___)
# Plot a histogram of the p-values
___(stats[, ___])