Differentiell exprimierte Gene finden

Allgemeine Statistik mit R, die Test-Methode ist noch nicht bekannt, ich habe noch keinen Plan!

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mathrac
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Differentiell exprimierte Gene finden

Beitrag von mathrac » Mi Aug 08, 2018 11:16 am

Hallo Ihr Lieben,

ich möchte mit Hilfe eines einfachen T-Test und FDR Kontrolle Differentiell exprimierte Gene zwischen sensitiv und nicht sensitive Zellen finden.

Um mir die Expressiondaten zu erzeugen:

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library(affy)
library(qvalue)

cell.lines<-read.csv("sensitivity.csv",row.names=1,header=TRUE,sep=",")
pheno<-as.data.frame(cell.lines[,2],row.names=row.names(cell.lines))
names(pheno)<-c("sensitivity")
pheno<-new("AnnotatedDataFrame", data = pheno)

wangData<-ReadAffy(phenoData=pheno)
wangExpr<-rma(wangData)
sampleNames(wangExpr) 
featureNames(wangExpr) 
description(wangExpr)
annotation(wangData)
pData(phenoData(wangData))
dim(exprs(wangExpr)) 
head(exprs(wangExpr))
x<-exprs(wangExpr) 
dann habe ich als Bsp. folgende Datensätze herausbekommen:

1. cell.lines:

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			cellline 	drugsens
GSM243480	PC3		s
GSM243481	DU145	s
GSM243482	LNCaP	s
GSM243483	22Rv		r
dabei ist s = sensitiv und r = rezisiv

2. x:

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			GSM243480.CEL		GSM243481.CEL		GSM243482.CEL		GSM243483.CEL
1007_s_at		8.947219			9.126816			9.061964			9.571040
1053_at		8.892565			8.663903			8.610118			10.069438
117_at		4.657418			4.589023			4.437430			4.574685
121_at		7.232597			7.349899			7.597990			8.310655
1255_g_at		3.335694			3.359144			3.351804			3.201163
dabei sind die Spalten jeweils die Zellen und die Zeilen die Gene.

Überlegt habe ich mir, dass ich mir ja mal so eine Funktion schreiben kann, die mir den Test berechnet:

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A wrapper function to perform a t-test for all genes
my.t.test <- function(x, group, alternative = "two.sided"){
  x1   <- t(x[group[,1]])
  x2   <- t(x[group[,2]])
  tres <-  t.test(x = x1, y = x2, alternative = alternative)
  fc   <-  mean(x1) - mean(x2)
  stat <- tres$statistic
  if(alternative == "two.sided"){
    stat <- abs(stat)
  }
  res<-matrix(c(stat, tres$p.value, fc), ncol=3)
  colnames(res)<-c("statistic","p.value","fc")
  return(res)
}

#test sensitiv versus non sensitiv genes
sVr<-cbind(cell.lines$drugsens=="s",cell.lines$drugsens=="r")
colnames(sVr)<-c("sensitiv", "rezesiv")
SensitivVersusRezesiv <- apply(X=x, MARGIN=2, FUN=my.t.test, group=sVr)
SensitivVersusRezesiv <- as.data.frame(t(SensitivVersusRezesiv))
colnames(SensitivVersusRezesiv)<-c("statistic","p.value","fc")
SensitivVersusRezesiv <- cbind(t(x[0,]),SensitivVersusRezesiv)
Das Problem ist, dass ich jetzt nur einen Datensatz bekomme, mit den Statistiken und p-Werten für einen Zelltyp, aber nicht für das jeweilige Gen. Da komme ich im Moment absolut nicht weiter. Habt ihr zufällig eine Idee wie man das besser lösen kann?

Vielen Dank schon mal für eure Hilfe!

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