ExpressionSet क्लास

R में limma के साथ Differential Expression Analysis

John Blischak

Instructor

डेटा मैनेजमेंट नाज़ुक होता है

x_sub <- x[1000, 1:10]
f_sub <- f[1000, ]
p_sub <- p[1:10, ]

एक गलत जगह लगा कॉमा डिबगिंग का सिरदर्द बन सकता है:

x_sub <- x[1000, 1:10]
f_sub <- f[1000, ]
p_sub <- p[, 1:10]
# Oh no!   *

Bioconductor क्लासों के साथ ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग

class - जटिल डेटा रखने की संरचना निर्धारित करता है
object - किसी क्लास का विशिष्ट उदाहरण
methods - किसी विशेष क्लास पर काम करने वाले फंक्शन
- getters/accessors - ऑब्जेक्ट में संग्रहीत डेटा निकालें
- setters/ - ऑब्जेक्ट में संग्रहीत डेटा बदलें

install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("Biobase")

ExpressionSet ऑब्जेक्ट बनाएँ

# Load package
library(Biobase)

# Create ExpressionSet object
eset <- ExpressionSet(assayData = x,
                      phenoData = AnnotatedDataFrame(p),
                      featureData = AnnotatedDataFrame(f))

# View the number of features (rows) and samples (columns)
dim(eset)

Features  Samples 
   22283      344

?ExpressionSet

ExpressionSet ऑब्जेक्ट से डेटा एक्सेस करें

Expression मैट्रिक्स

x <- exprs(eset)

Feature डेटा

f <- fData(eset)

Phenotype डेटा

p <- pData(eset)

ExpressionSet ऑब्जेक्ट का subset लें

3 अलग-अलग ऑब्जेक्ट से subset करें:

x_sub <- x[1000, 1:10]
f_sub <- f[1000, ]
p_sub <- p[1:10, ]

एक ExpressionSet ऑब्जेक्ट से subset करें:

eset_sub <- eset[1000, 1:10]

nrow(exprs(eset_sub)) == nrow(fData(eset_sub))

TRUE

ncol(exprs(eset_sub)) == nrow(pData(eset_sub))

TRUE

ExpressionSet के साथ बॉक्सप्लॉट

boxplot(<y-axis> ~ <x-axis>, main = "<title>")
boxplot(<gene expression> ~ <phenotype>, main = "<feature>")

boxplot(exprs(eset)[1, ] ~ pData(eset)[, "er"],
        main = fData(eset)[1, "symbol"])

अभ्यास करते हैं!

R में limma के साथ Differential Expression Analysis