【R方差分析】蛋白质表达量多组比较

  • A+
所属分类:生物信息学

初始数据类似:

蛋白质组数据虽不是严格的正态分布,但目前最常用的检验方法还是T检验(两组比较)和方差分析(多组比较)。这个话题值得深究,这里不展开。
主要是求多个蛋白的Pvalue值或FDR,用于差异筛选。
Pvalue - c()
type -factor(c(rep("S01CC",3),rep("S11SC",3),rep("S12CC",3),rep("S12SC",3)))
for(i in 1:nrow(exp)){
if(sum(exp[i,1:3])==0 sum(exp[i,4:6])==0 sum(exp[i,7:9])==0 sum(exp[i,9:12])==0){
Pvalue[i] - "NA"
}else{
y=aov(as.numeric(exp[i,1:12]) ~ type)
Pvalue[i] -summary(y)[[1]][,5][1]
# Pvalue[i] -summary(y)[[1]][,"Pr( F)"][1]
FDR=p.adjust(Pvalue, "BH")
out -cbind(exp,Pvalue,FDR)
write.csv(out,"anova_out.csv",row.names = T)

  • 蛋白质组学业务咨询
  • 扫码咨询相关问题
  • weinxin
  • 代谢组学业务咨询
  • 扫码咨询相关问题
  • weinxin

发表评论

:?: :razz: :sad: :evil: :!: :smile: :oops: :grin: :eek: :shock: :???: :cool: :lol: :mad: :twisted: :roll: :wink: :idea: :arrow: :neutral: :cry: :mrgreen: