数据帧中条目的灵活归一化

Question

在创建图形之前，我正在尝试处理原始数据的数据框架。我观察到"TMED7_normalized“列中的值，我希望将其规范化。这些观察值是在不同的测试条件下收集的，如列"siRNA“所示。此外，观察是从不同的来源收集的，如"Blot“一栏所示。我现在想做的是，在"siCtrol“的条件下，总是通过行中的值来规范化TMED7_normalized的值。此外，我想为每一组不同情况的人做这件事。例如:取前三个条目，按第四个条目进行归一化。进入5-9区，在10号前恢复正常。关于如何以自动化的方式完成这项工作，您有什么想法吗？这是我的数据框：

example_data

 Blot         siRNA           TMED7_normalized
   <chr>        <chr>                      <dbl>
 1 FK01_KW26_02 siRNF5                      2.57
 2 FK01_KW26_02 siRNF170                    2.10
 3 FK01_KW26_02 siRNF5_siRNF185             2.24
 4 FK01_KW26_02 siCtrol                     1.81
 5 FK01_KW27_01 siRNF5                      2.36
 6 FK01_KW27_01 siRNF170                    1.64
 7 FK01_KW27_01 siHrd1                      2.66
 8 FK01_KW27_01 siRNF5_siHrd1               2.09
 9 FK01_KW27_01 siRNF170_siHrd1             2.53
10 FK01_KW27_01 siCtrol                     1.13
# ... with 24 more rows

每一个想法和帮助都将深表感谢。干杯

Answer 1

我假设，通过标准化，您的意思是将每个测试的TMED7_normalized值除以相应的控件？

您可以使用dplyr来做到这一点。

example_data %>% 
  group_by(Blot) %>%
  mutate(TMED7_normalized = TMED7_normalized / TMED7_normalized[siRNA == "siCtrol"])
# A tibble: 10 x 3
# Groups:   Blot [2]
   Blot         siRNA           TMED7_normalized
   <chr>        <chr>                      <dbl>
 1 FK01_KW26_02 siRNF5                      1.42
 2 FK01_KW26_02 siRNF170                    1.16
 3 FK01_KW26_02 siRNF5_siRNF185             1.24
 4 FK01_KW26_02 siCtrol                     1   
 5 FK01_KW27_01 siRNF5                      2.09
 6 FK01_KW27_01 siRNF170                    1.45
 7 FK01_KW27_01 siHrd1                      2.35
 8 FK01_KW27_01 siRNF5_siHrd1               1.85
 9 FK01_KW27_01 siRNF170_siHrd1             2.24
10 FK01_KW27_01 siCtrol                     1  

如果你想做一些不同的操作来规格化，那就适当地编辑我的代码。在group_by(Blot)之后，使用mutate()和TMED7_normalized来表示当前位置，使用TMED7_normalized[siRNA == "siCtrol"]来表示每个组的控制值。