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关于用R做基因芯片处理问题！急！
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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？   QQ截图20130821101159.jpg |
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5楼2013-08-28 15:29:07
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
