谢谢你准备关于edgeR的指南。但是我在edgeR中并没有看到支持连续变量的信息。请问edgeR是否支持以下2种情况:
(1)调整1个或2个连续协变量的2组比较?(2)基因与一个连续变量的关联分析。谢谢!
edgeR可以处理时间过程实验，时间被认为是一个连续变量。请参阅用户指南中的时间课程案例研究。三次样条方法可以应用于除时间以外的连续变量。
嗨Yunshun陈和戈登•史密斯,
感谢您的快速回复。如果您能进一步解释一下，我将不胜感激。
在用户指南中构建设计矩阵之前，我看到了poly(Hours, degree =3)和ns(Hours, df =3)。使用这个连续协变量的变换有什么原因吗?为什么对连续变量建议采用三次样条?我很困惑，df可以在ns()中使用。
此外,随着戈登•史密斯这里提出的“edgeR可以处理任何线性模型与任何连续协变量或因素的组合。model可以创建的任何模型。矩阵可以用磨边机安装。”
下面的代码可以直接用于协变量分析和连续协变量分析吗?感谢!
d <- edgeR::calcNormFactors(d) design <- model.matrix(~covariate) rownames(design) <- colnames(d) d <- estimateDisp(d, design, robust=TRUE) fit <- glmFit(d,design) res <- glmLRT(fit)
edgeR可以处理任何带有连续协变量或因子组合的线性模型。可以创建的任何模型model.matrix可安装边机。
model.matrix
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2.3.6版本
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嗨Yunshun陈和戈登•史密斯,
感谢您的快速回复。如果您能进一步解释一下，我将不胜感激。
在用户指南中构建设计矩阵之前，我看到了poly(Hours, degree =3)和ns(Hours, df =3)。使用这个连续协变量的变换有什么原因吗?为什么对连续变量建议采用三次样条?我很困惑，df可以在ns()中使用。
此外,随着戈登•史密斯这里提出的“edgeR可以处理任何线性模型与任何连续协变量或因素的组合。model可以创建的任何模型。矩阵可以用磨边机安装。”
下面的代码可以直接用于协变量分析和连续协变量分析吗?感谢!