Modelarea datelor

Analiza expresiei diferențiale cu limma în R

John Blischak

Instructor

Pregătit pentru analiză

# Plot principal components labeled by genotype
plotMDS(eset, labels = pData(eset)[, "genotype"], gene.selection = "common")
# Plot principal components labeled by treatment
plotMDS(eset, labels = pData(eset)[, "treatment"], gene.selection = "common")

Pași pentru analiza expresiei diferențiale

Construiți matricea de design cu model.matrix
Construiți matricea de contraste cu makeContrasts
Testați contrastele cu lmFit, contrasts.fit și eBayes

Model grup-medii pentru studiul cu doxorubicină

$$ Y = \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + \beta_3 X_3 + \beta_4 X_4 + \epsilon $$

$\beta_1$ - Nivelul mediu de expresie la șoarecii top2b tratați cu dox
$\beta_2$ - Nivelul mediu de expresie la top2b tratați cu pbs
$\beta_3$ - Nivelul mediu de expresie la șoarecii wt tratați cu dox
$\beta_4$ - Nivelul mediu de expresie la șoarecii wt tratați cu pbs

Contraste pentru studiul cu doxorubicină

	$\beta_1$	$\beta_2$	$\beta_3$	$\beta_4$
`genotype`	top2b	top2b	wt	wt
`treatment`	dox	pbs	dox	pbs

Response of wild type mice to dox treatment: $\beta_3 - \beta_4 = 0$
Response of Top2b null mice to dox treatment: $\beta_1 - \beta_2 = 0$
Differences between Top2b null and wild type mice in response to dox treatment: $(\beta_1 - \beta_2) - (\beta_3 - \beta_4) = 0$

Testarea studiului cu doxorubicină

Ajustați coeficienții modelului cu lmFit
Ajustați contrastele cu contrasts.fit
Calculați statisticile t cu eBayes

# Summarize results
results <- decideTests(fit2)
summary(results)

# Create a Venn diagram
vennDiagram(results)

Să exersăm!

Analiza expresiei diferențiale cu limma în R