model.matrixおよびR

Question

でmakeContrastsは、私はR.で線形回帰モデルを経由して、いくつかのコントラストをしたいと思っI持って、次のデータ、mat1：私は計画行列を作成するには、次のコードを使用し

Gene1 Gene2 Gene3 
1 5.89  7.45 2.66 
2 8.99  5.39 1.58 
3 3.67  6.88 4.82 
4 8.25  8.76 3.58 

：

library(limma) 
expression <- factor(mat1) 
design <- model.matrix(~0 + expression) 
colnames(design) <- levels(expression) 

デザインマトリックスは非常に奇妙に見えます。行と列の数が変更されました。間違いはどこですか？

fit <- lmFit(mat1, design) 
contrast.matrix <- makeContrasts(Gen1 - Gen2, levels = design) 
fit2 <- contrasts.fit(fit, contrast.matrix) 
fit2 <- eBayes(fit2) 

正しい方法ということです：

ここで私が上に行きたいと思いますコードの次のチャンクがありますか？多分誰も私を助けることができました。ありがとう。

Answer 1

contrast.matrixを含む線形モデルを使用して遺伝子発現を解析する一般的な構文が正しいように見えます。しかし、あなたのコードがサンプル機能（患者研究における臨床的共変量とも呼ばれます）に関する情報を提供していないことが私には懸念されます。あなたがテストしているの質問/仮説が何であるか分かりません。あなたは無治療（0）対（通常1でコーディング）処理を比較している場合たとえば、あなたが実行します：

featureは、臨床情報を持つ配列またはdata.frameです

design <- model.matrix(~ feature$treatment) 

。あなたの実際のデータとサンプル/臨床的特徴を見なくても

、私の最高の推測では、何かがこの2行のコードで間違っていたということです。

design <- model.matrix(~0 + expression) 
colnames(design) <- levels(expression) 

、計画行列のセットアップです。

limma R/Bioconductorパッケージに再度アクセスし、必要に応じて例を参照してください。