लचीले रैखिक मॉडल

R में limma के साथ Differential Expression Analysis

John Blischak

Instructor

जटिल अध्ययन डिज़ाइन के लिए मॉडल

$$ Y = \beta_0 + \beta_1 X_1 + \epsilon $$

  • $\beta_0$ - ER-neg में औसत
  • $\beta_1$ - ER-pos में औसत का अंतर
  • परीक्षण: $\beta_1 = 0$

$$ Y = \beta_0 + \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + \epsilon $$

  • $\beta_0$ - समूह 1 में औसत
  • $\beta_1$ - समूह 2 में औसत का अंतर
  • $\beta_2$ - समूह 3 में औसत का अंतर
  • परीक्षण: $\beta_1 = 0$, $\beta_2 = 0$, ???
R में limma के साथ Differential Expression Analysis

समूह-औसत पैरामीट्राइजेशन

$$ Y = \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + \epsilon $$

  • $\beta_1$ - ER-neg में औसत
  • $\beta_2$ - ER-pos में औसत
  • परीक्षण: $\beta_2 - \beta_1 = 0$

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

  • $\beta_1$ - समूह 1 में औसत
  • $\beta_2$ - समूह 2 में औसत
  • $\beta_3$ - समूह 3 में औसत
  • परीक्षण:
    • $\beta_2 - \beta_1 = 0$
    • $\beta_3 - \beta_1 = 0$
    • $\beta_3 - \beta_2 = 0$
R में limma के साथ Differential Expression Analysis

समूह-औसत के लिए डिज़ाइन मैट्रिक्स

design <- model.matrix(~0 + er, data = pData(eset))

head(design)
      ernegative erpositive
VDX_3          1          0
VDX_5          0          1
VDX_6          1          0
VDX_7          1          0
VDX_8          1          0
VDX_9          0          1
colSums(design)
ernegative erpositive 
       135        209
R में limma के साथ Differential Expression Analysis

कॉन्ट्रास्ट्स मैट्रिक्स

library(limma)
cm <- makeContrasts(status = erpositive - ernegative,
                    levels = design)
cm
            Contrasts
Levels       status
  ernegative     -1
  erpositive      1
R में limma के साथ Differential Expression Analysis

समूह-औसत पैरामीट्राइजेशन का परीक्षण

fit <- lmFit(eset, design)
head(fit$coefficients, 3)
          ernegative erpositive
1007_s_at  11.725148  11.823936
1053_at     8.126934   7.580204
117_at      7.972049   7.798623
fit2 <- contrasts.fit(fit, contrasts = cm)
head(fit2$coefficients, 3)
           Contrasts
                 status
  1007_s_at  0.09878782
  1053_at   -0.54673000
  117_at    -0.17342654
R में limma के साथ Differential Expression Analysis

पैरामीट्राइजेशन परिणाम नहीं बदलता

# Calculate the t-statistics
fit2 <- eBayes(fit2)
# Count the number of differentially expressed genes
results <- decideTests(fit2)
summary(results)
   status
-1   6276
0   11003
1    5004
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अभ्यास करते हैं!

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