使用 ExpressionSet 物件繪製盒狀圖
現在你已經把所有實驗資料整合到同一個 ExpressionSet 物件中，篩選特徵與樣本會更方便。這個練習中，你會再次為單一基因建立盒狀圖來視覺化分佈，不過這次也要同時篩選要納入圖中的樣本。
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
工作空間中已載入 ExpressionSet eset。
將
eset篩選為只包含前 10 個樣本（欄）。使用存取函式
exprs、pData和fData，在eset_sub中為第 1000 個基因（也就是第 1000 列）建立盒狀圖。
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。
# Subset to only include the first 10 samples (columns)
eset_sub <- eset[___]
# Check the dimensions of the subset
dim(eset_sub)
# Create a boxplot of the 1000th gene in eset_sub
boxplot(___(eset_sub)[___, ] ~ ___(eset_sub)[, "Disease"],
main = ___(eset_sub)[___, "symbol"])