Analyse von Expressionsdaten

Als Beispiel für die Analyse von Expressionsdaten werden wir mit den Daten arbeiten, die ich im Abschnitt „Expressionsdaten laden“ heruntergeladen habe. Die Expressionsmenge, die wir hier untersuchen, enthält 22.283 Merkmale für 255 der insgesamt 286 Studienteilnehmerinnen. An eine so große Variablenmenge ein Modell anzupassen, würde recht lange dauern. Wir beginnen die Analyse deshalb damit, ein paar Merkmale auszufiltern. Genauer gesagt, filtern wir Genexpressionswerte aus, die eine geringe Varianz haben. Dies erledigen wir mit der Funktion nsFilter() aus dem genefilter-Paket:

> # An ein "GPL96"-Annotationspaket ist nicht leicht heranzukommen, > # also benutzen wir stattdessen das gleichwertige "affy hgu133a" > annotation(GSE2034.geo1). ...

Get R in a Nutshell now with the O’Reilly learning platform.

O’Reilly members experience books, live events, courses curated by job role, and more from O’Reilly and nearly 200 top publishers.