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我有一个值矩阵，我有 4 个组。我想测试 4 组之间每一列的显着性并获得 p.values。

gene1       gene2       gene3       gene4       gene5       gene6     tissue    
6194.015    12538.513   6402.715    37657.281   5112.06674  2900.9386   2
6590.853    13000.251   6524.171    6348.666    1128.63516  599.8895    3
3726.607    7558.826    3752.667    6858.63     244.1428    818.1527    4
3499.077    7011.205    3554.496    4543.82     246.97947   709.815     1
5258.485    10514.495   5254.297    11610.092   896.65712   538.375     1
3271.914    6571.995    3288.089    5711.905    413.86977   357.5344    3
5037.359    9928.198    4968.798    10830.359   676.5749    351.8337    2
6658.979    13278.01    6722.473    8823.899    1409.33648  406.3188    4

任何帮助或建议将不胜感激。我也试过用 limma 做这个，但我有太多重要的基因，所以我认为它是不正确的。

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Nev，您似乎有一些相互矛盾的代码行：

  1. exprs <- matrix(as.numeric(exprs[,2:(ncol(exprs)-1)]),nrow=nrow(exprs))将数据框更改为矩阵，因此exprs$tissue没有意义。您可以将该列作为exprs[,7]. 也不exprs <- matrix(as.numeric(exprs[,2:(ncol(exprs)-1)]),nrow=nrow(exprs))是必须的。据我所知，您不必删除第一列和最后一列。

  2. combn 似乎是在创建一个列表，而不是一个矩阵。因此，在创建组合后，请执行combos = matrix(unlist(combos), nrow = 2, byrow = TRUE). 这使它成为一个矩阵，那么你应该能够计算p.

于 2016-02-05T15:52:31.377 回答