建立 ExpressionSet 物件
在一個實驗中分別管理 3 個不同的資料集既費時又容易出錯，特別是當你需要進行篩選時。請把白血病實驗的 3 個資料集合併為一個統一的物件，使用 Bioconductor 的 ExpressionSet 類別。
本練習屬於課程
使用 R 中的 limma 進行差異表達分析
練習說明
表現矩陣（x）、特徵資料（f）以及表型資料（p）都已載入到你的工作環境中。
使用
ExpressionSet函式建立一個新的 ExpressionSet 物件。將表現矩陣傳給
assayData參數。將表型資料框傳給
phenoData參數。將特徵資料框傳給
featureData參數。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Load package
library(Biobase)
# Create ExpressionSet object
eset <- ___(assayData = ___,
phenoData = AnnotatedDataFrame(___),
featureData = AnnotatedDataFrame(___))
# View the number of features (rows) and samples (columns)
dim(eset)