geo2r结果中G1-G0G代表什么车哪个组减哪个组

2.2、获取分析结果 并保存相关的矩陣做进一步分析

     获取选中的149个样本(29个胰腺癌、120个老年控制组),可观察到校正后的p值、p值每一条记录可点击展开,每个样本该蛋白質的表达量可通过条形图的高低展示出来;数据共有9481条自动化筛选出的差异表达蛋白有限但是可用于大致的观察;点击save all results另存为可以下载所有处理后的数据;利用R语言做后续的处理;可点击view

2.3、利用R语言提取差异表达的蛋白质的ID号

      保存后的处理文件为geo2r.txt,利用R语言提取所有的gene ID号。峩们可以观察到geo2r是随着行数的增多差异性是越来越小的。取前100行为我们的差异表达基因


  

1.在GEO小工具最后一步可以看到如丅结果:

您可去此贴看以上图片得出的结果:

关于fold change的详细概念,请移步:

您没有给出此代码前后的代码其实G1和G0在前面肯定是有定义的,通常G1为实验组的样本GO为对照组。

makeContrasts是limma函数包里面的一个函数如果想详细了解其作用,

请移步:. 这里有个例子

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