Я хочу найти корректировку pvalue и fdr по данным с 18000 генов. Гены у них делятся в 5 разных условиях и в каждом условии есть 10 повторов эксперимента. Моя проблема в том, что для каждого гена мне нужно 5 pvale (каждый для каждого условия) и вернуть мне ноль. Плюс во всех 5 условиях я беру одинаковые результаты в t.test. Я думаю, что проблема связана с моей переменной i, которая возвращает, я думаю, вектор, но должна быть преобразована в цифру c. Я думаю, что я не уверен. Любая помощь в аренде очень приветствуется !!! Значения данных у них уже есть в логе. В конце концов все те, которые я должен положить в таблицу и найти значение <= 0,05 e cc. </p>
Мой код:
data <- read.delim( system.file("examples/GeneExpressionDataset_normalized.tsv", package="bio3d") )
data_Matrix <- data.matrix(data[ , ])
i = data[,1]
WT <- rowMeans(data_Matrix[i, 1:10])
TG <- rowMeans(data_Matrix[i, 11:20])
A <- rowMeans(data_Matrix[i, 21:30])
B <- rowMeans(data_Matrix[i, 31:40])
C <- rowMeans(data_Matrix[i, 41:50])
D <- rowMeans(data_Matrix[i, 51:60])
log2FC_TG= TG - WT
log2FC_A= A - WT
log2FC_B= B - WT
log2FC_C= C - WT
log2FC_D= D - WT
library(lestat)
pvalueTG= t.test(data_Matrix[i, 1:10], data_Matrix[i, 11:20])
pvalueA= t.test(data_Matrix[i, 1:10], data_Matrix[i, 21:30])
pvalueB= t.test(data_Matrix[i, 1:10], data_Matrix[i, 31:40])
pvalueC= t.test(data_Matrix[i, 1:10], data_Matrix[i, 41:50])
pvalueD= t.test(data_Matrix[i, 1:10], data_Matrix[i, 51:60])
a_TG = pvalueTG$p.value
a_A = pvalueA$p.value
b_B = pvalueB$p.value
c_C = pvalueC$p.value
d_D = pvalueD$p.value
library(stats)
TG_adjust = p.adjust(a_TG, method = "fdr", n = length(data_Matrix[ , 1]))
A_adjust = p.adjust(a_A, method = "fdr", n = length(data_Matrix[ , 1]))
B_adjust = p.adjust(b_B, method = "fdr", n = length(data_Matrix[ , 1]))
C_adjust = p.adjust(c_C, method = "fdr", n = length(data_Matrix[ , 1]))
D_adjust = p.adjust(d_D, method = "fdr", n = length(data_Matrix[ , 1]))
data.frame(i, log2FC_TG, log2FC_A, log2FC_B, log2FC_C, log2FC_D, a_TG, a_A, b_B, c_C, d_D,
TG_adjust, A_adjust, B_adjust, C_adjust, D_adjust)
Вывод dput(head(data_Matrix, 10)):
structure(c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 3.098843, 4.23471333333333,
5.72747433333333, 5.68187016666667, 4.87954183333333, 8.01966316666667,
4.79678883333333, 7.00355166666667, 7.968077, 3.056387, 3.4717125,
4.195305, 6.02845183333333, 6.80858216666667, 4.90362833333333,
7.89105183333333, 4.53851316666667, 7.244524, 8.43653583333333,
2.89522316666667, 3.18579383333333, 4.123386, 6.05162883333333,
5.61313016666667, 4.90567916666667, 8.09595733333333, 4.7346015,
7.03845366666667, 8.056339, 3.027021, 3.11963333333333, 4.09628816666667,
7.79789583333333, 6.02254416666667, 4.5629355, 7.9946675, 4.700329,
7.40689566666667, 6.84231316666667, 2.951171, 3.0230815, 4.275594,
7.716835, 5.46288633333333, 4.91962983333333, 7.91316666666667,
4.68581883333333, 7.68425016666667, 7.052631, 3.08905316666667,
3.1105005, 4.3353255, 7.7414515, 6.60643833333333, 4.83002183333333,
7.92187683333333, 4.6475365, 7.31149383333333, 7.1916745, 3.219549,
3.08457416666667, 4.05227833333333, 7.908992, 6.02908583333333,
4.860756, 7.74022333333333, 4.76980933333333, 7.333139, 6.76393183333333,
3.139039, 4.24365733333333, 4.10813716666667, 8.07848633333333,
6.982468, 5.21189533333333, 8.60403883333333, 3.994091, 7.90023433333333,
7.0704945, 3.3476425, 4.20879733333333, 4.1246705, 8.29103166666667,
6.54202583333333, 5.380464, 8.60662266666667, 3.9996625, 7.87319883333333,
6.99375933333333, 3.27262716666667, 4.16104116666667, 4.06608333333333,
8.513065, 6.4556625, 5.18556783333333, 8.52250466666667, 3.95792166666667,
7.9719605, 6.938606, 3.41814483333333, 3.2311685, 3.75816116666667,
5.548691, 4.94012466666667, 4.96706733333333, 7.55930466666667,
4.79663833333333, 7.611224, 7.1227655, 3.253437, 3.82747133333333,
3.913327, 5.55182516666667, 5.19153066666667, 5.026957, 7.50510166666667,
5.1590755, 7.48149183333333, 7.06404133333333, 3.160193, 3.8256615,
3.7722475, 5.41381466666667, 5.58084433333333, 5.27812616666667,
7.361308, 5.16003733333333, 7.41072116666667, 6.963507, 3.35644583333333,
2.865575, 4.39290883333333, 7.34108616666667, 6.207756, 4.79108683333333,
8.01900533333333, 4.63589766666667, 8.1155795, 7.18449283333333,
3.07229833333333, 3.227151, 4.35524875, 7.29757333333333, 5.83544216666667,
4.3893665, 7.87791683333333, 4.7763245, 8.03762516666667, 6.96097066666667,
3.2291055, 3.07326183333333, 4.4329705, 7.53445966666667, 5.81144583333333,
4.75683866666667, 7.97661716666667, 4.57532216666667, 7.822874,
6.80250166666667, 3.1365395, 3.26321683333333, 4.2854155, 7.31819983333333,
5.46449466666667, 4.74114016666667, 8.04018983333333, 4.84171566666667,
7.973731, 7.06917483333333, 3.10068783333333, 4.3409175, 4.0913,
7.7147265, 6.63768833333333, 4.8701355, 8.7839665, 4.139737,
8.60707466666667, 7.34527183333333, 3.38076016666667, 4.17592333333333,
4.00144383333333, 7.9356945, 6.39869266666667, 4.970754, 8.7489935,
4.07573666666667, 8.48623116666667, 6.970514, 3.51051866666667,
4.242784, 4.09220808333333, 7.77437716666667, 6.32240566666667,
5.090099, 8.7734215, 4.02172333333333, 8.45908966666667, 7.15930966666667,
3.36697991666667, 2.761109, 3.96159033333333, 6.00234866666667,
6.207756, 4.84158866666667, 7.876661, 4.97429716666667, 7.08181816666667,
7.4475575, 3.1338285, 3.1153895, 4.19313366666667, 6.13630466666667,
5.75653583333333, 4.85759516666667, 7.75124116666667, 4.89935066666667,
7.04167816666667, 8.0282785, 2.938503, 3.000535, 3.83434716666667,
5.76694766666667, 5.73834233333333, 4.98476383333333, 7.82480983333333,
4.87369083333333, 7.11075933333333, 7.19345566666667, 2.9071665,
2.81482316666667, 4.30826583333333, 7.69721158333333, 6.4828585,
4.734263, 8.09959483333333, 4.7178795, 7.48400083333333, 6.669628,
3.098843, 2.88603283333333, 4.36068366666667, 7.727195, 5.2081855,
4.81485683333333, 8.00244183333333, 4.6590225, 7.30831083333333,
6.7809325, 3.51362916666667, 2.943028, 4.22300683333333, 7.6733325,
6.010517, 4.84094666666667, 8.212583, 4.5716945, 7.74551933333333,
6.73031366666667, 3.04713883333333, 3.03661783333333, 4.10647733333333,
7.56852916666667, 6.02908583333333, 4.8353715, 7.918421, 4.63562116666667,
7.77297083333333, 7.02731566666667, 3.098843, 4.24365733333333,
4.19569583333333, 8.212583, 6.13630466666667, 5.03141183333333,
8.693391, 4.10358683333333, 7.968703, 7.04315716666667, 3.28840866666667,
4.2558535, 4.04971483333333, 7.662897, 6.0877335, 5.0918705,
8.96543666666667, 4.03122616666667, 8.42987733333333, 7.18100583333333,
3.30630833333333, 4.184978, 4.09205016666667, 7.67928566666667,
5.854425, 5.12818666666667, 9.26735233333333, 4.16928716666667,
8.416928, 7.26307166666667, 3.34908383333333, 3.2370245, 4.10605866666667,
7.621735, 5.81762691666667, 4.96993933333333, 7.95998483333333,
4.74114016666667, 7.85548983333333, 7.053289, 3.19044183333333,
2.94997783333333, 4.474627, 7.79511183333333, 6.00949683333333,
5.01624433333333, 8.12314466666667, 4.613686, 7.37954666666667,
6.83138683333333, 2.98208383333333, 2.8525855, 4.34534483333333,
7.62704083333333, 5.717031, 4.90142266666667, 8.04614833333333,
4.7426685, 7.76157016666667, 6.77919433333333, 3.139039, 2.86246833333333,
4.37894266666667, 7.67874266666667, 6.3642865, 4.72984716666667,
8.067441, 4.687169, 7.665651, 6.95003983333333, 3.20051783333333,
4.25328566666667, 4.04764366666667, 8.24025316666667, 6.45673433333333,
5.17795466666667, 9.12566283333333, 4.27763266666667, 8.00244183333333,
7.16700516666667, 3.37697516666667, 4.21176633333333, 4.38106066666667,
8.154756, 5.77157766666667, 5.19700966666667, 9.0205345, 3.9999615,
8.2165625, 6.988076, 3.2706185, 4.2860155, 4.12559033333333,
8.3732855, 5.304038, 5.2182435, 9.17981666666667, 4.05418716666667,
8.10546066666667, 7.03267083333333, 3.3869605, 4.254304, 4.16325766666667,
7.4774135, 5.68566033333333, 4.90225116666667, 9.63292766666667,
4.47213883333333, 7.26184666666667, 7.15392816666667, 3.30630833333333,
4.20080366666667, 4.13940433333333, 7.30633233333333, 5.881141,
5.39067316666667, 9.83843283333333, 4.4905735, 7.17423116666667,
7.20425366666667, 3.77884766666667, 4.38361666666667, 4.11287166666667,
7.44902783333333, 5.89833216666667, 5.02668316666667, 9.76007433333333,
4.45125483333333, 7.21062341666667, 6.90848883333333, 3.2291055,
2.91579266666667, 4.14084833333333, 7.48681483333333, 5.731567,
4.6983565, 8.089671, 4.62457566666667, 7.84071783333333, 6.72560783333333,
3.39405166666667, 2.92352833333333, 4.35926366666667, 7.65201766666667,
5.424463, 4.9064055, 8.045103, 4.78587933333333, 7.47179816666667,
6.65120166666667, 2.97749666666667, 2.93042483333333, 4.31959733333333,
7.69526116666667, 5.60609233333333, 4.73634283333333, 8.06494366666667,
4.7012855, 7.58041483333333, 6.82700216666667, 3.1779005, 2.83485516666667,
4.394515, 7.44819766666667, 5.222668, 4.5946165, 8.22123983333333,
4.78390816666667, 7.89384416666667, 6.72172433333333, 3.03435333333333,
4.32972033333333, 4.10771083333333, 7.25836916666667, 6.11116,
5.0386685, 9.672219, 4.7390215, 6.6951985, 6.8387255, 3.233634,
4.35160766666667, 4.05418716666667, 7.41920033333333, 6.16497916666667,
5.18017516666667, 9.87577883333333, 4.71349133333333, 7.01056316666667,
6.90044625, 3.22626166666667, 4.44974933333333, 3.964775, 7.59871433333333,
6.0877335, 5.19634183333333, 9.65389683333333, 4.50003316666667,
7.02450316666667, 7.28214166666667, 2.978578, 4.1545915, 4.00483366666667,
7.1941125, 6.2406675, 5.04876716666667, 9.68621733333333, 4.612161,
6.9522135, 6.76695616666667, 3.1365395, 4.38731066666667, 4.01835366666667,
7.58616266666667, 6.26801716666667, 5.244285, 9.83928133333333,
4.50324816666667, 6.98875833333333, 7.047144, 3.23523516666667,
4.20409883333333, 3.97243683333333, 7.2805745, 7.250903, 5.09708883333333,
9.63132783333333, 4.35704133333333, 7.0542665, 6.99224716666667,
2.995668, 2.97951366666667, 4.32427958333333, 7.5381165, 5.26094833333333,
4.80139283333333, 8.231218, 4.79768658333333, 7.7461185, 7.10277183333333,
3.2291055, 2.99964233333333, 4.34627683333333, 7.57546083333333,
6.58992816666667, 4.84439316666667, 8.313412, 4.79598116666667,
8.00169083333333, 6.82030266666667, 3.02613683333333, 2.9461995,
4.38458083333333, 7.524159, 6.04578016666667, 4.80962666666667,
8.37226791666667, 4.77087441666667, 7.74465216666667, 7.037435,
3.21659483333333, 2.94509816666667, 4.23440083333333, 7.51788533333333,
5.10558616666667, 4.89092433333333, 8.1529725, 4.79108683333333,
7.67610516666667, 6.777704, 3.11443466666667, 4.31843066666667,
3.85863416666667, 7.26987683333333, 5.10654833333333, 5.1551255,
9.672219, 4.442465, 6.92487016666667, 6.8431425, 3.01577566666667,
4.17724766666667, 4.12236933333333, 7.30164316666667, 5.09062283333333,
5.09219783333333, 9.65299266666667, 4.47162583333333, 7.32615833333333,
7.02482083333333, 3.08816816666667, 4.31516616666667, 3.96229216666667,
7.14908266666667, 6.7825575, 5.00491, 9.574829, 4.587047, 7.0867195,
7.01633466666667, 3.21005166666667, 4.48190883333333, 4.00654016666667,
7.50633516666667, 5.509501, 5.15430025, 9.69091483333333, 4.50795066666667,
7.08640083333333, 7.2145345, 3.0826535, 4.09628816666667, 3.97059183333333,
7.0895725, 5.33190283333333, 4.98094166666667, 9.7627265, 4.599869,
6.96409733333333, 7.16669316666667, 3.1558515, 4.6181365, 4.07827433333333,
7.40659583333333, 4.82868383333333, 5.12818666666667, 9.49875833333333,
4.83298775, 7.06285833333333, 6.7703315, 3.06620366666667), .Dim = c(10L,
61L), .Dimnames = list(NULL, c("Gene", "WT1", "WT2", "WT3", "WT4",
"WT5", "WT6", "WT7", "WT8", "WT9", "WT10", "TG1", "TG2", "TG3",
"TG4", "TG5", "TG6", "TG7", "TG8", "TG9", "TG10", "TherA1", "TherA2",
"TherA3", "TherA4", "TherA5", "TherA6", "TherA7", "TherA8", "TherA9",
"TherA10", "TherB1", "TherB2", "TherB3", "TherB4", "TherB5",
"TherB6", "TherB7", "TherB8", "TherB9", "TherB10", "TherC1",
"TherC2", "TherC3", "TherC4", "TherC5", "TherC6", "TherC7", "TherC8",
"TherC9", "TherC10", "TherD1", "TherD2", "TherD3", "TherD4",
"TherD5", "TherD6", "TherD7", "TherD8", "TherD9", "TherD10")))