Question

我正在使用Bioconductor的ALL数据集。我的任务是将“ BT”属性转换为仅具有两个级别“ B”和“ T”的分类变量，然后使用ANOVA测试所有与B / T疾病亚型有显着关联的基因，然后绘制p值。 / p>

作为解决方案，我执行了以下操作：

> bcell = grep("^B", as.factor(ALL$BT))
> tcell = grep("^T", as.factor(ALL$BT))

然后，我修改了一段我也已经使用过的代码段：

> anova.lm.bcell <- function(x) {
+ df.tmp <-data.frame(Expr=x,bcell)
+ anova(lm(bcell~Expr,df.tmp)) ["Expr", "Pr(>F)"]
+ }

但是，当我用下面的代码评估B细胞（来自BT）在基因表达中的作用时，我会收到可怕的“不同行数”消息！

p.bcell <- apply(exprs(ALL), 1, anova.lm.bcell)

 Error in data.frame(Expr = x, bcell) : 
  arguments imply differing number of rows: 128, 95

这很合理，我有95个“ B”单元格和33个“ T”单元格，但是我无法开发出可以运行的脚本？

Answer 1

您选择grep()而不是grepl()的原因是什么？

如果您使用grepl()并将其包装在对as.integer()的调用中，那么您将拥有一个与原始data.frame长度相同的整数向量。

bcell = as.integer(grepl("^B", as.factor(ALL$BT)))
tcell = as.integer(grepl("^T", as.factor(ALL$BT)))

anova.lm.bcell <- function(x) {
    df.tmp <-data.frame(Expr=x,bcell=bcell)
    anova(lm(bcell~Expr,df.tmp)) ["Expr", "Pr(>F)"]
}

p.bcell <- apply(exprs(ALL), 1, anova.lm.bcell)

当bcell以“ B”开头时，1的值为ALL$BT，否则为0。您的bcell和tcell向量的简单1/0标志足以满足您的用例吗？

基因表达无法使用，因为“参数暗示不同的行数”

1 个答案: