Расчетная матрица для анализа ребра R?

Question

Я хотел бы сравнить метод Q с методом L, и я рассмотрел 2 разных контраста (в конце), но я не уверен, какой из них является правильным?

Существует 2 различных метода (Q и L), и у каждого есть 2 биологических копии (L4,L6-L8 и Q3,Q5-Q7) и 2 технические реплики из каждого биологического экземпляра. как показано ниже:

дизайн

                    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

Прежде всего, технические повторы должны быть суммированы для анализа дифференциальных выражений. Вы просто складываете оба счета вместе.

После того, как вы подвели технические реплики, ваши данные должны выглядеть следующим образом:

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

Проектирование матрицы теперь просто:

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

Контраст также становится простым для генерации:

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

Contrasts
Levels L - Q
     L     1
     Q    -1

Это не является частью вашего вопроса, но у вас есть абсолютное минимальное количество биологических повторов, если предположить, что приведенная выше таблица отражает ваши фактические данные. Не рассматривайте технические копии как биологические. Вы увеличите свою ошибку типа 1.