model.matrix 및 R

Question

에서 makeContrasts 내가 R. 선형 회귀 모델링을 통해 어떤 대비를하고 싶으면 내가 가지고있는 다음과 같은 데이터, mat1 : 나는 디자인 행렬을 만들려면 다음 코드를 사용

Gene1 Gene2 Gene3 
1 5.89  7.45 2.66 
2 8.99  5.39 1.58 
3 3.67  6.88 4.82 
4 8.25  8.76 3.58 

:

library(limma) 
expression <- factor(mat1) 
design <- model.matrix(~0 + expression) 
colnames(design) <- levels(expression) 

디자인 매트릭스가 매우 이상하게 보입니다. 행과 열의 수가 변경되었습니다. 실수는 어디 있습니까?

fit <- lmFit(mat1, design) 
contrast.matrix <- makeContrasts(Gen1 - Gen2, levels = design) 
fit2 <- contrasts.fit(fit, contrast.matrix) 
fit2 <- eBayes(fit2) 

올바른 방법 즉 :

여기에 내가 함께에 가고 싶은 코드의 다음 청크는? 어쩌면 아무도 나를 도울 수 없지. 감사.

Answer 1

contrast.matrix을 포함하여 선형 모델을 사용하여 유전자 발현을 분석하는 일반적인 구문이 올바르게 보입니다. 그러나 귀하의 코드가 샘플 기능 (환자 연구에서 일컬어 임상 공변량)에 대한 정보를 제공하지 않는다는 것이 우려됩니다. 귀하가 테스트중인 질문/가설이 무엇인지 확실하지 않습니다. 당신은 더 치료 (0) 대 (보통 1 코딩) 치료를 비교하는 경우 예를 들어, 당신이 실행됩니다 :

feature 임상 정보와 함께 매트릭스 또는 data.frame이다

design <- model.matrix(~ feature$treatment) 

. 없이

는 실제 데이터와 샘플/임상 양상을 보이는 데, 내 추측이 뭔가 코드의 이러한 두 줄에 잘못된 것입니다 :

입니다

design <- model.matrix(~0 + expression) 
colnames(design) <- levels(expression) 

, 설계 행렬의 설정까지.

limma R/Bioconductor 패키지를 다시 방문하고 필요한 경우 예제를 통해 작업 할 수 있습니다.