Question

我需要将四个96孔板（8行，12列）中的380个样品（按年龄，性别和组[grp]）随机分组，每个板中保留A01用于阳性对照。

我尝试了r-pkg（OSAT），推荐的脚本如下。唯一不起作用的是从四个板块中排除A01井。

library(OSAT)

samples <- read.table("~/file.csv", sep=";", header=T)

head(samples)

  grp sex age
1 A  F   45
2 A  M   56
3 A  F   57
4 A  M   67
5 A  F   45
6 A  M   65

sample.list <- setup.sample(samples, optimal = c("grp", "sex", "age"))

excludedWells <- data.frame("plates"= 1:4, chips=rep(1,4), wells=rep(1,4))

container <- setup.container(IlluminaBeadChip96Plate, 4, batch = 'plates')

exclude(container) <- excludedWells

setup <- create.optimized.setup(fun ="optimal.shuffle", sample.list, container)

out <- map.to.MSA(setup, MSA4.plate)

相应的R帮助文档声明：

＆＃34;如果由于任何原因我们需要保留某些水井用于其他用途，我们可以将它们从样品分配过程中排除。为此，可以创建一个数据框来标记这些排除的井。容器中的任何孔都可以通过其位置由三个变量＆＃34;平板＆＃34;芯片＆＃34;，＃34;井＆＃34;来识别。因此，排除井的数据框应具有这三列。例如，如果我们将使用每个板上第一个芯片的第一个孔来保存QC样品，那么这些孔将不能用于样品放置。在我们的示例中，我们有6个板，因此以下将保留样品分配中的6个孔：

excludedWells <- data.frame(plates=1:6, chips=rep(1,6), wells=rep(1,6))

我们的程序可以让您在板/芯片的相同位置排除多个孔。例如，以下数据框将排除每个芯片上的第一个井，无论我们有多少个板：

ex2 <- data.frame(wells=1)

我尝试了这两个并且它们不起作用 - 因为它们只是指定任何一个好（并且不是＃1-A01）。

*更新 - 我通过电子邮件发送了该软件包的开发人员，他承认错误并提供了解决方法。在此处（在设置容器后排除孔）

使用OSAT包通过四个96孔板的协变量随机分析380个样品

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