R语言进行GEO数据挖掘与分析（四）基因的差异性分析-R语言进行GEO数据挖掘与分析（四）基因的差异性分析

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• 低调的大朝:课程的相关代码（三）： #上调基因和下调基因 tempOutput$g=ifelse(tempOutput$P.Value>0.01,'stable', #if 判断：如果这一基因的P.Value>0.01，则为stable基因 ifelse( tempOutput$logFC >1.5,'up', #接上句else 否则：接下来开始判断那些P.Value<0.01的基因，再if 判断：如果logFC >1.5,则为up（上调）基因 ifelse( tempOutput$logFC < -1.5,'down','stable') )#接上句else 否则：接下来开始判断那些logFC <1.5 的基因，再if 判断：如果logFC <1.5，则为down（下调）基因，否则为stable基因 ) table(tempOutput$g) save(dat1,group_list1,tempOutput,file = 'tempOutput.Rdata') 如果觉得对您有所帮助，请您动动您发财的小指头“三连”，谢谢！
• 低调的大朝:课程的相关代码（二）： #差异分析走标准的limma流程 library(limma) #创建一个分组的矩阵 design=model.matrix(~0+factor(group_list1))#创建一个分组的矩阵 colnames(design)=levels(factor(group_list1)) rownames(design)=colnames(dat1) head(design) #创建差异比较矩阵 contrast.matrix<-makeContrasts(paste0(unique(group_list1),collapse = "-"),levels = design) contrast.matrix ##这个矩阵声明，我们要Tumor组和Non_Tumor组进行差异分析比较 #第一步lmFit，#lmFit为每个基因给定一系列的阵列来拟合线性模型 fit<-lmFit(dat1,design) #第二步eBayes，#eBayes给出了一个微阵列线性模型拟合，通过经验贝叶斯调整标准误差到一个共同的值来计算修正后的t统计量、修正后的f统计量和微分表达式的对数概率。 fit2<-contrasts.fit(fit, contrast.matrix) fit2<-eBayes(fit2) #第三步topTable,#topTable从线性模型拟合中提取出排名靠前的基因表。 options(digits = 4) #设置全局的数字有效位数为4 #topTable(fit2,coef=2,adjust='BH') tempOutput<-topTable(fit2,coef=1,n=Inf) tempOutput<-na.omit(tempOutput)#移除NA值 head(tempOutput) tempOutput【"CCL5",】
• Lover3913:走标准的limma流程的时候，运行fit<-lmFit(dat1,design)的时候我的电脑出现了这样错误 Error in rowMeans(y$exprs, na.rm = TRUE) : 'x'必需为数值 [辣眼睛]啊要怎么解决呢
• 低调的大朝:课程的相关代码（一）： ###基因的差异性分析 rm(list = ls()) ## 魔幻操作，一键清空~ options(stringsAsFactors = F) load(file = 'Expreset1.Rdata') dat1【1:4,1:4】#每次都要检测数据 table(group_list1) #table函数，查看group_list1中的分组个数 boxplot(dat1【2,】~group_list1) #第一个基因以group_list分组画箱线图 t.test(dat1【2,】~group_list1) #第一个基因做t检验 bp=function(g){ #自定义一个函数bp，函数为{}里的内容 library(ggpubr) df=data.frame(gene=g,stage=group_list1) p <- ggboxplot(df, x = "stage", y = "gene", color = "stage", palette = "jco", add = "jitter") # Add p-value p + stat_compare_means() } bp(dat1【1,】) ## 调用上面定义好的函数，避免同样的绘图代码重复多次敲。
• 情人眼中:奔溃 视频里面讲解一下 你第三节课是怎么回事 好不好