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关于用R做基因芯片处理问题!急!
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2楼2013-08-23 09:27:02
3楼2013-08-26 10:35:11
【答案】应助回帖
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twx6616: 金币+2, ★有帮助, 我来摸索下 多谢啊 2013-08-28 14:41:38
twx6616: 金币+2, ★有帮助, 我来摸索下 多谢啊 2013-08-28 14:41:38
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limma是可以处理成熟数据的,这是limma里limFit函数的说明文档的一部分: # # Simulate gene expression data for 100 probes and 6 microarrays # Microarray are in two groups # First two probes are differentially expressed in second group # Std deviations vary between genes with prior df=4 sd <- 0.3*sqrt(4/rchisq(100,df=4)) y <- matrix(rnorm(100*6,sd=sd),100,6) rownames(y) <- paste("Gene",1:100) y[1:2,4:6] <- y[1:2,4:6] + 2 design <- cbind(Grp1=1,Grp2vs1=c(0,0,0,1,1,1)) options(digits=3) # Ordinary fit fit <- lmFit(y,design) fit <- eBayes(fit) topTable(fit,coef=2) # 按照你的数据,仿照这个写个code就可以了。 |
4楼2013-08-27 09:45:20
5楼2013-08-28 15:29:07
6楼2013-08-29 09:36:43
7楼2016-04-13 16:59:49














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