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R 用于微阵列数据的标准化

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R 用于微阵列数据的标准化,r,R,我想在R包中使用RMA规范化数据。但有一个问题，它不读取.txt文件。请告诉我，“我如何规范化.txt文件中的数据？” 请回复基本上，Bioconductor中的所有标准化方法都基于AffyBatch类。因此，您必须读取文本文件（可能是矩阵）并手动创建AffyBatch： AB <- new("AffyBatch", exprs = exprs, cdfName = cdfname, phenoData = phenoData,...) ABRMA需要表达式集结构。读取文件（read.t

我想在R包中使用RMA规范化数据。但有一个问题，它不读取.txt文件。请告诉我，“我如何规范化.txt文件中的数据？”
请回复

基本上，Bioconductor中的所有标准化方法都基于AffyBatch类。因此，您必须读取文本文件（可能是矩阵）并手动创建AffyBatch：

AB <- new("AffyBatch", exprs = exprs, cdfName = cdfname, phenoData = phenoData,...)

ABRMA需要表达式集结构。读取文件（
read.table（）
）并清除colnames和row.names后，将文件转换为矩阵并使用：


a<-ExpressionSet(assayData=matrix)



a我使用Limma R包中的normalizeeQuantiles（）函数：


library(limma)


mydata <- read.table("RDotPsoriasisLogNatTranformedmanuallyTABExport.tab", sep = "\t", header = TRUE) # read from file


b = as.matrix(cbind(mydata[, 2:5], mydata[, 6:11])) # set the numeric data set

m = normalizeQuantiles(b, ties=TRUE) # normilize

mydata_t <- t(as.matrix(m)) # transpose if you need



库（limma）

mydata请告诉我“您是如何从文件中读取数据的，以及您遇到了什么错误？”回答请使用什么软件包？什么代码？包装：metafor？包装：gcrma？我想这为WTF创造了一个新的意义。。。“那是什么功能？”。