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2020-03-19 15:35:44
title: “GSE93798”
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关于GSE93798的差异性分析、GO分析、KEGG分析、DO分析
rm(list = ls()) #RStudio控制台(console)中出现少量中文乱码的解决方法 Sys.setlocale("LC_ALL","Chinese") # if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) # install.packages("BiocManager") # BiocManager::available() # # options(BioC_mirror="http://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/") library(BiocManager) #BiocManager::install('limma') library(limma) #install.packages("ggplot2") library(ggplot2) exp<-read.table("GSE93798_series_matrix1.txt",header = T,row.names = 1,comment.char = "!") annot<- data.table::fread("GPL570.annot.gz",skip ="ID",data.table
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p值计算, from google image下图中的数据,y1和y2的数据量各为1000,y1m和y2m数据量各为100, 是y1和y2每10个10个数据的平均,所以y1和y1m,y2和y2m的平均值相等,他们的方差也是基本没大变化,我们分别对y1和y2,y1m和y2m做下差异性分析,这里用单因素方差分析(anova1),其实用独立样本t-test会得到相同的结果(计算公式形式虽然不一样,但换汤不换药,结果一样的).
结果是,y1和y2的p值为0.0189,他们之间有显著性差别;y1m和y2m的p值 0.4603,fail to reject原假设(H0: 他们之间没差别),不能说他们之间有显著性差别的。标准差MATLAB代码
y1 = sin([0.01:0.01:10])*10; y2= y1+0.7; p = anova1([y1;y2]') y1m = mean(reshape(y1,10,100)); y2m = mean(reshape(y2,10,100)); pm = anova1([y1m;y2m]') subplot(2,1,1) plot(y1,'.') hold on plot(y2, '.') legend('y1','y2') subplot(2,1,2) plot(y1m,'.') hold on plot(y2m,'.') legend('y1m','y2m')
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