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twx6616

铜虫 (初入文坛)

[求助] 关于用R做基因芯片处理问题!急!

各位大侠:
近日一直苦于一组数据,一组单通道的Affay的,但不是原始基因数据文件,是经过处理保存在excel文档里。大概有八九个样本,每个样本2-3个重复,数据显示的是信号强度值,已经做了log处理,现在要进行基因差异性比较。现在这边的老板让我用R的limma做,但是看里面的limma包好像不是处理这种强度值的,是读取原始文件啥的,想用SAM做吧,又不知道在R里面如何下手。用MEV软件做吧,这边老板反对用软件,那边大老板等着要结果呢,唉,急死了。大家有什么好办法,在R里面到底对于这样已经预处理过的数据应该怎么办啊?

关于用R做基因芯片处理问题!急!
QQ截图20130821101159.jpg
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Rworld

木虫 (正式写手)

【答案】应助回帖

★ ★
twx6616: 金币+2, 有帮助, 我来摸索下 多谢啊 2013-08-28 14:41:38
引用回帖:
3楼: Originally posted by twx6616 at 2013-08-26 10:35:11
你知道怎么用R里面的limma来做吗?我这个数据是已经处理过的,基因的荧光信号强度值,我做了LN处理。limma好像要导入的是cel文件,不明白啊...

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
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查看全部 7 个回答

Rworld

木虫 (正式写手)

【答案】应助回帖

感谢参与,应助指数 +1
t检验也是可以的。
2楼2013-08-23 09:27:02
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twx6616

铜虫 (初入文坛)

引用回帖:
2楼: Originally posted by Rworld at 2013-08-23 09:27:02
t检验也是可以的。

你知道怎么用R里面的limma来做吗?我这个数据是已经处理过的,基因的荧光信号强度值,我做了LN处理。limma好像要导入的是cel文件,不明白啊
3楼2013-08-26 10:35:11
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twx6616

铜虫 (初入文坛)

引用回帖:
4楼: Originally posted by Rworld at 2013-08-27 09:45:20
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 diff ...

搞了半天还是套不上啊 我是第一列都是基因 五万个  然后是每个株系2-3个重复 A1 A2 A3 总共8个株系  B,C,D……现在要和亲本株系T比较。在正常条件下和干旱条件下。比较有多种,目前是8个和一个比,找出共同的差异基因。然后八个株系两两之间再比。我觉得不难啊,就是构建矩阵啊,但是一写命令总是不对。高人再指点指点行不?
5楼2013-08-28 15:29:07
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