微阵列数据：多重t检验

Question

问题：

微阵列使生物学家能够测量人类或其他物种中基因的表达水平。在一些研究中，基因表达水平是在许多个体中测量的，一些患有疾病，一些没有（对照组），以鉴定哪些基因是死亡表达的。目的是了解基因在所考虑疾病的发展中的作用。阅读下面的论文，因为你感到受到了启发，并且足以理解基础知识：http://www.pnas.org/content/96/12/6745.full相应的数据集（在一些处理之后）可以在这里找到：https://github.com/ramhiser/datamicroarray/blob/master/data/alon.RData一个简单的（有点过时的）方法用于鉴定死亡表达的基因的是对每个基因进行比较两组的（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。然后应用讲座中看到的所有方法来控制FWER或FDR。

我的尝试：

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
}

但是我的代码给了我alon [i，1：5]维度的错误

Answer 1

尝试以下操作（您需要使用alon $ x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
}