微阵列数据:多重t检验

Question

问题是：

微阵列使生物学家能够测量基因在人类或其他物种中的表达水平。在一些研究中，对一些个体的基因表达水平进行了测量，其中一些人患有某种疾病，另一些人没有(对照组)，以确定哪些基因是差异表达的。目的是了解基因在所考虑的疾病发展中的作用。尽可能多地阅读下面的论文，并足够理解基本知识：http://www.pnas.org/content/96/12/6745.full相应的数据集(经过一些处理)可以在这里获得：https://github.com/ramhiser/datamicroarray/blob/master/data/alon.RData识别差异表达基因的简单(有点过时)方法是对两组比较的每个基因进行(双侧)学生t检验。编写执行此操作的代码。结果应该是每个基因的p值。然后应用在课程中看到的所有方法来控制FWER或FDR。

我的尝试是：

m=62
dat = alon
summary(dat)
y = as.factor(alon$y)
y
nrow(alon$x)
pval = numeric(m)
for (i in 1:m) {
  pval[i] = t.test(alon[i,1:5], alon[i,-(1:5)])$p.value
}

但我的代码显示aloni的尺寸为1:5

Answer 1

尝试以下操作(您需要使用alon$x来指向列表中的数据矩阵)：

m=62
dat = alon
summary(dat)
y = as.factor(alon$y)
y
nrow(alon$x)
pval = numeric(m)
for (i in 1:m) {
   pval[i] = t.test(alon$x[i,1:5], alon$x[i,-(1:5)])$p.value
}