用于边缘 R 分析的设计矩阵

Question

我想将 Q 方法与 L 方法进行比较，我已经考虑了 2 种不同的对比(最后(，但我不确定哪个是正确的？

有2种不同的方法(

Q和L(，每种方法都有2个生物学重复(L4，L6-L8和Q3，Q5-Q7(，每个生物重复有2个技术重复。

设计

                    biological_replicate   method
 L4_rep1                              L4       L
 L4_rep2                              L4       L
 L6_L8_rep1                        L6_L8       L
 L6_L8_rep2                        L6_L8       L
 Q3_rep1                              Q3       Q
 Q3_rep2                              Q3       Q
 Q5_Q7_rep1                        Q5_Q7       Q
 Q5_Q7_rep2                        Q5_Q7       Q                       
design$biological_replicate <- factor(design$biological_replicate, levels =  c("L4","L6_L8", "Q3", "Q5_Q7"))
design$method <- factor(design$method, levels = c("L", "Q"))
Group <- factor(paste(design$biological_replicate,design$method,sep="."))
design<- cbind(design,Group)
                    biological_replicate method   Group
L4_rep1                              L4      L    L4.L
L4_rep2                              L4      L    L4.L
L6_L8_rep1                        L6_L8      L L6_L8.L
L6_L8_rep2                        L6_L8      L L6_L8.L
Q3_rep1                              Q3      Q    Q3.Q
Q3_rep2                              Q3      Q    Q3.Q
Q5_Q7_rep1                        Q5_Q7      Q Q5_Q7.Q
Q5_Q7_rep2                        Q5_Q7      Q Q5_Q7.Q
design.matrix <- model.matrix(~0+Group,design)
colnames(design.matrix) <- levels(Group)
design.matrix
L4.L L6_L8.L Q3.Q Q5_Q7.Q
L4_rep1       1       0    0       0
L4_rep2       1       0    0       0
L6_L8_rep1    0       1    0       0
L6_L8_rep2    0       1    0       0
Q3_rep1       0       0    1       0
Q3_rep2       0       0    1       0
Q5_Q7_rep1    0       0    0       1
Q5_Q7_rep2    0       0    0       1
attr(,"assign")
[1] 1 1 1 1
attr(,"contrasts")
attr(,"contrasts")$Group
[1] "contr.treatment"
my.contrasts_1 <- makeContrasts(QvsL = (Q3.Q+Q5_Q7.Q)/2-(L4.L+L6_L8.L)/2, levels = design.matrix)
my.contrasts_2 <- makeContrasts(QvsL = (Q3.Q+Q5_Q7.Q)-(L4.L+L6_L8.L), levels = design.matrix)

Answer 1

首先，需要对技术重复进行求和以进行差异表达分析。您只需将两个计数相加即可。

对技术重复求和后，数据应如下所示：

Sample <- c("L4", "L6_L8", "Q3", "Q5_Q7")
Method <- c("L", "L", "Q", "Q")
df <- data.frame(Sample, Method)
  Sample Method
1     L4      L
2  L6_L8      L
3     Q3      Q
4  Q5_Q7      Q

现在设计矩阵很简单：

design.matrix <- model.matrix(~0 + Method)
colnames(design.matrix) <- c("L","Q")
  MethodL MethodQ
1       1       0
2       1       0
3       0       1
4       0       1

对比度也变得易于生成：

my_contrast <- makeContrasts(L-Q, levels = design.matrix)
Contrasts
Levels L - Q
     L     1
     Q    -1

这不是您问题的一部分，但假设上表代表您的实际数据，您拥有绝对最少的生物学重复次数。不要将技术重复视为生物重复。您将增加类型 1 错误。