Гістограма p-значень

Після виконання тесту переконайтеся, що модель задано коректно, перевіривши розподіл p-значень для кожного контрасту. Нагадаємо: для контрасту з небагатьма диференційно експресованими генами очікується рівномірний розподіл p-значень, а для контрасту з багатьма такими генами — розподіл із правою асиметрією (скошений праворуч).

Ця вправа є частиною курсу

Аналіз диференційної експресії з limma в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Підігнана модель fit2 завантажена у ваш простір роботи. Пакет limma уже підключено.

Використайте topTable, щоб отримати підсумкові статистики для кожного гена для контрасту "dox_wt". Задайте кількість генів до повернення рівною кількості рядків у fit2.
Повторіть для контрастів "dox_top2b" та "interaction".
Використайте hist, щоб побудувати гістограму p-значень для кожного з трьох контрастів.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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[___])

Редагувати та запускати код