《R语言因子实验设计和解释案例分析报告 附代码数据》由会员分享，可在线阅读，更多相关《R语言因子实验设计和解释案例分析报告 附代码数据（4页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、本文格式为Word版，下载可任意编辑R语言因子实验设计和解释案例分析报告 附代码数据 【原创】R语言报告论文（附代码数据） 有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了 R语言因子测验设计和解释案例分析报告 ?例如1：两组对比 ?例如2：多个组 实例3：两个条件，两个基因型，一个交互项 o野生型治疗效果（主效应）。 o突变体治疗的效果 o没有治疗的突变型和野生型之间有什么识别？ o通过治疗，突变型和野生型有什么识别？ o基因型的不同回响（相互作用项） 实例4：两个条件，三个基因型 o基因型I的条件效应（主效应） o基因型III的条件效应。 o基因型II的条件效应。 o在条件A下III与II的影响 o基
2、因型III与基因型I的条件效应的相互作用项 基因型III与基因型II的条件效应的相互作用项。 为了允许iDEP中的繁杂模型（http:/ge-lab.org/idep/），我尝试了解如何构建事实模型，并从DESeq2中提取期望的结果。以下是基于DESeq2中resutls（）函数的扶助文档，以及Mike Love对用户提问的回复。 我想要做的一个重点是，当研究设计涉及多个因素时（参见上面关于基因型+治疗实例的图），结果的解释是难办的。与R中的回归分析类似，分类因素的参考水平构成了我们的分歧的根基。然而，默认处境下，它们是按字母依次确定的。选择每个因素的参考水平是至关重要的。否那么你的系数可能会
3、有所不同，这取决于你如何进入DESeq2的测验设计。这可以通过R中的relevel（）函数完成。参考级别是构成有意义对比根基的因素的基线级别。在野生型与突变型测验中，“野生型”是参考水平。在治疗与未治疗，参考水平鲜明是未经处理的。例3中的更多细节。 【原创】R语言报告论文（附代码数据） 有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了 例1：两组对比 首先制作一些例如数据。 library(DESeq2) dds # sample1 A # sample2 A # sample3 A # sample4 B # sample5 B # sample6 B dds-DESeq(dds) resultsNam
4、es(dds) # 1 这显示了可用的结果。 请留神，默认处境下，R会根据字母依次为因素选择一个参考级别。 这里A是参考水平。 折叠变化定义为B与A对比。要更改参考级别，请尝试使用“同一个”（）函数。 【原创】R语言报告论文（附代码数据） 有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了 res-results(dds, contrast=c(,) res-resorder(res$padj), library(knitr) kable(res1:5,-(3:4) gene9056 gene3087 gene3763 gene2054 gene4617 baseMean 360.168909 43.897
5、516 72.409877 322.494963 6.227415 log2FoldChange -2.045379 -2.203303 -1.834787 1.537408 6.125238 pvalue 0.0000000 0.0000173 0.0000434 0.0000681 0.0002022 padj 0.0001366 0.0858143 0.1434712 0.1689463 0.4008408 假设我们想用B作为操纵，并用B作为基线定义倍数变化。 那我们可以这样做： res-results(dds, contrast=c(,) ix=which.min(res$padj)
6、res-resorder(res$padj), kable(res1:5,-(3:4) gene9056 gene3087 gene3763 gene2054 gene4617 baseMean 360.168909 43.897516 72.409877 322.494963 6.227415 log2FoldChange 2.045379 2.203303 1.834787 -1.537408 -6.125238 pvalue 0.0000000 0.0000173 0.0000434 0.0000681 0.0002022 padj 0.0001366 0.0858143 0.14347
7、12 0.1689463 0.4008408 正如你所看到的，折叠的方向是完全相反的。 这里我们表示最重要的基因。 barplot(assay(dds)ix,las=2, main=rownames(dds)ix) 【原创】R语言报告论文（附代码数据） 有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了 例如2：多个组 假设我们有三个组A，B和C. dds-makeExampleDESeqDataSet(n=100,m=6) dds$condition-factor(c(,) dds-DESeq(dds) res=results(dds, contrast=c(,) res-resorder(res$padj), kable(res1:5,-(3:4) gene2 gene20 gene34 gene35 gene41 baseMean 3.634986 4.678176 56.068672 537.847175 93.967810 log2FoldChange -5.101773 -4.490982 -1.462155 -1.177240 1.064734 pvalue 0.0348679 0.0445664 0.0167820 0.0087913 0.0412034 padj 0.5515088 0.5515088 0.5515088 0.5515088 0.5515088 4
