विभेदक अभिव्यक्ति डेटा

R में limma के साथ Differential Expression Analysis

John Blischak

Instructor

प्रयोगात्मक डेटा

स्तन कैंसर का अध्ययन
- Bioconductor पैकेज "breastCancerVDX"
- Wang et al., 2005 और Minn et al., 2007 में प्रकाशित
- 344 मरीज: 209 ER+, 135 ER-
क्रॉनिक लिम्फोसाइटिक ल्यूकेमिया (CLL) का अध्ययन
- Bioconductor पैकेज "CLL"
- डॉ. सबीना कियारेत्ती और जेरोम रिट्ज
- 22 मरीज: 8 स्थिर, 14 प्रोग्रेसिव

R में डेटा

अभिव्यक्ति मैट्रिक्स (x)
फीचर डेटा (f) - फीचर विशेषताएँ
फीनोटाइप डेटा (p) - सैंपल विशेषताएँ

अभिव्यक्ति मैट्रिक्स

पंक्तियाँ = फीचर्स, स्तंभ = सैंपल्स

class(x)

"matrix"

dim(x)

22283   344

x[1:5, 1:5]

              VDX_3     VDX_5     VDX_6
1007_s_at 11.965135 11.798593 11.777625
1053_at    7.895424  7.885696  7.949535
117_at     8.259272  7.052025  8.225930

फीचर डेटा

पंक्तियाँ = फीचर्स, स्तंभ = किसी भी संख्या की विशेषताएँ

class(f)

"data frame"

dim(f)

22283   3

f[1:3, ]

          symbol entrez   chrom
1007_s_at   DDR1    780  6p21.3
1053_at     RFC2   5982 7q11.23
117_at     HSPA6   3310    1q23

फीनोटाइप डेटा

पंक्तियाँ = सैंपल्स, स्तंभ = किसी भी संख्या की विशेषताएँ

class(p)

"data frame"

dim(p)

344   3

# er = +/- for Estrogen Receptor
p[1:3, ]

      id age       er
VDX_3  3  36 negative
VDX_5  5  47 positive
VDX_6  6  44 negative

बॉक्सप्लॉट से जीन अभिव्यक्ति देखें

boxplot(<y-axis> ~ <x-axis>, main = "<title>")

boxplot(<gene expression> ~ <phenotype>, main = "<feature>")

boxplot(x[1, ] ~ p[, "er"], main = f[1, "symbol"])

अभ्यास करते हैं!

R में limma के साथ Differential Expression Analysis