Извлечение генов, дифференциально экспрессируемых с помощью теста Вилкокса
У меня есть культуры двух типов клеток (NOF и CAF) по отдельности, а также ко-культивировали с опухолью, как на этой картинке.
Если это log cpm этих 4 образцов
> head(onco[,1:4])
A10 A11 A12 A2
A2M 11.755100 12.145143 12.9787977 12.407221
ABCB11 2.955457 2.278363 0.1229266 1.493507
ABCC2 6.711643 6.974025 0.1229266 7.628936
ABCC6 6.443439 6.094670 6.1389496 7.483394
ABCF1 9.995098 10.045613 9.6627424 10.314842
ABCG2 7.125483 7.448127 6.8669702 8.492895
>
Я использовал логарифм числа на миллион (cpm) для критерия суммы рангов Крускала-Уоллиса, который говорит, что эти образцы значительно отличаются, как показано ниже;
> NOF1=c(NOF1$`onco$A10`)
> NOF2=c(NOF2$`onco$A11`)
> CAF1=c(CAF1$`onco$A12`)
> CAF2=c(CAF2$`onco$A2`)
> my_data <- data.frame(
+ group = rep(c("NOF1", "NOF2","CAF1","CAF2"), each = 719),
+ cell_type = c(NOF1,NOF2, CAF1,CAF2)
+ )
> head((my_data))
group cell_type
1 NOF1 11.755100
2 NOF1 2.955457
3 NOF1 6.711643
4 NOF1 6.443439
5 NOF1 9.995098
6 NOF1 7.125483
>
> kruskal.test(cell_type ~ group, data = my_data)
Kruskal-Wallis rank sum test
data: cell_type by group
Kruskal-Wallis chi-squared = 22.006, df = 3, p-value = 6.505e-05
>
Затем я провел парное сравнение с использованием критерия суммы рангов Уилкоксона, чтобы увидеть, какие выборки отличаются друг от друга.
> pairwise.wilcox.test(my_data$cell_type, my_data$group,
+ p.adjust.method = "BH")
Pairwise comparisons using Wilcoxon rank sum test
data: my_data$cell_type and my_data$group
CAF1 CAF2 NOF1
CAF2 0.0058 - -
NOF1 0.2809 4e-05 -
NOF2 0.6818 0.0016 0.3811
P value adjustment method: BH
>
Мой вопрос Как я могу извлечь гены за разницу между каждой парой образцов? Я имею в виду что-то вроде дифференциального выражения под непараметрическим тестом. также я не уверен, правильно ли я использую значения журнала cpm для этих испытаний
Если возможно, дайте мне руку, чтобы исправить себя и получить интуицию
Спасибо