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パリ五輪
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コントロールのシグナル値が100であるのに対して、サンプルのシグナル値は200です。直感的にサンプルのほうが高いことが分かります。どれくらい大きいかを議論するには、「差」を用いる方法と、「比」(何倍か)を用いる方法があります。マイクロアレイデータでは、「比」を用いることが多いです。この場合、比=サンプル/コントロールを計算します。結果は、200/100 = 2 となります。つまり、遺伝子Aに関して、サンプルのシグナル値はコントロールの2倍に上がっていることになります。「比」は、ratio または fold-change と表記されます。 では、何倍に上がっていれば(下がっていれば)、発現変動遺伝子といえるのでしょうか? 多くの研究者にとって、マイクロアレイ解析に期待するのは、「どの遺伝子の発現が上がっていて、どの遺伝子の発現が下がっているのか」ということだと思います。つまり、どれが発現変動
図のタイトル、x軸のラベル、y軸のラベル、凡例 (legend) のタイトルなどの文字は、 labs() 関数で変更できます。 *一方、フォントのサイズや、色の変更は theme() 関数で行います。 labs の変更するオプションとの対応を下図に示します。凡例 (legend) のタイトルの指定は、 fill もしくは、 color で指定します。下記の例は、aes() で、 fill = sample としているため、fill で指定することになります。 labs() のオプションと各ラベルの対応 上記のコードの例です。 plot_data <- input_data %>% gather(starts_with("Sample"), key = "sample", value = "read_count") g <- ggplot(plot_data, aes(x = sample,
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