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write.table(var, file = “test.txt”, row.names = FALSE, sep = “\t”, quote = FALSE)
读入txt文件
read.table(file, header = FALSE, sep = “\t”) #
对于Excel文件,可以先转换为csv文件,再读入
read.csv(), write.csv()
;R语言统计分析基本统计;R语言统计分析部分统计函数;R语言绘图基本绘图函数;R语言绘图基本绘图函数及参数;R语言包的安装及使用CRAN;R语言包的安装及使用Bioconductor;R语言基本操作参考书籍;R语言基本操作练习;R语言在转录组分析中的应用;R语言与转录组数据导入和查看;过滤未注释基因(grep())
countMatrix_filter - countMatrix[- grep(MSTRG, rownames(countMatrix)), ]
head(countMatrix_filter)
C1 C2 C3 T1 T2 T3
LOC102181384 6 1 9 8 4 6
LOC102179991 0 0 0 0 0 0
LOC102179993 289 150 295 0 75 64
LOC102179999 663 349 520 205 203 187
LOC108634036 2 4 0 13 4 2
LOC108634035 138 48 181 136 120 91
;导入差异表达分析结果diff_exp_results.csv并查看
res - read.csv(diff_exp_results.csv, row.names = X)
head(res)
baseMean log2FoldChange lfcSE stat pvalue padj
LOC102181384 5.708624 0.1981462 0.5449477 0.3636059 7.161523e-01 0.958971010
LOC102179993 136.705319 -0.7142030 0.5283680 -1.3517152 1.764664e-01 0.694642950
LOC102179999 331.191246 -0.9296149 0.3123082 -2.9765944 2.914693e-03 0.096923705
LOC108634036 3.988827 0.6837456 0.5247847 1.3029069 1.926066e-01 0.710774645
LOC108634035 118.783445 0.1286635 0.4753086 0.2706946 7.866259e-01 0.972333567
LOC108634034 59.606283 -1.5067266 0.3591658 -4.1950724 2.727845e-05 0.003280661;以fold change大于2倍,校正后p值小于0.05为筛选条件(subset())
res_significant - subset(res_order, abs(log2FoldChange) = 1 padj = 0.05)
nrow(res_significant)
[1] 281
nrow(res_order)
[1] 19947
统计上调和下调基因数(sum())
sum(res_significant$log2FoldChange 0)
[1] 159
sum(res_significant$log2FoldChange 0)
[1] 122;
选取显著差异的基因,在countMatrix表中找出这些基因的count值
genes_significant - rownames(res_significant)
c
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