Выполните t-тест с двумя образцами, чтобы оценить дифференциальную экспрессию генов из двух экспериментальных условий или фенотипов
PValues
= mattest(DataX,
DataY
)
[PValues, TScores
] = mattest(DataX, DataY
)
[PValues, TScores, DFs
]
= mattest(DataX, DataY
)
... = mattest(..., 'VarType', VarTypeValue
, ...)
... = mattest(..., 'Permute', PermuteValue
, ...)
... = mattest(..., 'Bootstrap', BootstrapValue
, ...)
... = mattest(..., 'Showhist', ShowhistValue
, ...)
... = mattest(..., 'Showplot', ShowplotValue
, ...)
... = mattest(..., 'Labels', LabelsValue
, ...)
DataX , DataY | Объект DataMatrix или матрица значений экспрессии генов, где каждая строка соответствует гену, и каждый столбец соответствует репликации.
|
VarTypeValue | Вектор символов, который задает тип отклонения теста. VarTypeValue можно 'equal' или 'unequal' (по умолчанию). Если установлено значение 'equal' , mattest выполняет тест, предполагая, что две выборки имеют равные отклонения. Если установлено значение 'unequal' , mattest выполняет тест, предполагая, что две выборки имеют неизвестные и неравные отклонения. |
PermuteValue | Управляет, выполняются ли тесты сочетания, и, если да, то сколько. Варианты true , false (по умолчанию), или любое целое число, больше 2 . Если установлено значение true , количество сочетаний 1000 . |
BootstrapValue | Определяет, выполняются ли тесты bootstrap, и, если да, то сколько. Варианты true , false (по умолчанию), или любое целое число, больше 2 . Если установлено значение true , количество тестов bootstrap 1000 . |
ShowhistValue | Управляет отображением гистограмм распределений t-значений и распределений p-значений. Варианты |
ShowplotValue | Управляет отображением нормального графика квантиля t-балла. Варианты |
LabelsValue | Массив ячеек из символьных векторов или строкового вектора, содержащего метки (обычно имена генов или идентификаторы набора зондов) для каждой строки в DataX и DataY . Метки отображаются, если щелкнуть точку данных на графике квантиля t-балла. |
PValues | Одно из следующих:
|
TScores | Вектор-столбец t-оценок для каждого гена в DataX и DataY . |
DFs | Вектор-столбец, содержащая степень свободы для каждого гена в DataX и DataY . |
выполняет непарный t-тест на дифференциальную экспрессию со стандартным двуххвостым и двуххвостым t-тестом на каждом гене в PValues
= mattest(DataX,
DataY
)DataX
и DataY
и возвращает p-значение для каждого гена. DataX
и DataY
являются либо объектом DataMatrix, либо матрицей значений экспрессии генов, в которой каждая строка соответствует гену, и каждый столбец соответствует репликации. DataX
содержит данные одного экспериментального условия и DataY
содержит данные другого экспериментального условия. DataX
и DataY
должны иметь одинаковое число строк и считаются нормально распределенными в каждом классе. PValues
является вектором-столбцом с p-значениями для каждого гена или, если хотя бы один из входов является объектом DataMatrix, объектом DataMatrix с именами строк, такими же как и первый входной объект DataMatrix и именем столбца p-values
.
[
также возвращает t-счет для каждого гена в PValues, TScores
] = mattest(DataX, DataY
)DataX
и DataY
. TScores
представляет собой вектор-столбец t-оценок для каждого гена.
[
также возвращается PValues, TScores, DFs
]
= mattest(DataX, DataY
)DFs
, вектор-столбец, содержащая степень свободы для каждого гена в обоих наборах данных, DataX
и DataY
.
... = mattest (...,
вызывает 'PropertyName
', PropertyValue
, ...)mattest
с необязательными свойствами, которые используют пары имя/значение свойства. Можно задать одно или несколько свойств в любом порядке. Каждый PropertyName
должны быть заключены в одинарные кавычки и нечувствительны к регистру. Эти имена свойства/пары значения свойств следующие:
... = mattest(..., 'VarType',
задает тип отклонения теста. VarTypeValue
, ...)VarTypeValue
можно 'equal'
или 'unequal'
(по умолчанию). Если установлено значение 'equal'
, mattest
выполняет тест, предполагая, что две выборки имеют равные отклонения. Если установлено значение 'unequal'
, mattest
выполняет тест, предполагая, что две выборки имеют неизвестные и неравные отклонения.
... = mattest(..., 'Permute',
управляет, выполняются ли тесты сочетания, и если да, то сколько. PermuteValue
, ...)PermuteValue
можно true
, false
(по умолчанию), или любое целое число, больше 2
. Если установлено значение true
, количество сочетаний 1000
.
... = mattest(..., 'Bootstrap',
определяет, выполняются ли тесты bootstrap, и если да, то сколько. BootstrapValue
, ...)BootstrapValue
можно true
, false
(по умолчанию), или любое целое число, больше 2
. Если установлено значение true
, количество тестов bootstrap 1000
.
... = mattest(..., 'Showhist',
управляет отображением гистограмм распределений t-значений и распределений p-значений. Когда ShowhistValue
, ...)ShowhistValue
является true
, mattest
отображает гистограммы. По умолчанию это false
.
... = mattest(..., 'Showplot',
управляет отображением нормального графика квантиля t-балла. Когда ShowplotValue
, ...)ShowplotValue
является true
, mattest
отображает график квантиль-квантиль. По умолчанию это false
. На графике квантиля t-балла черная диагональная линия представляет собой выборочную квантилю, равную теоретической квантиле. Точки данных генов, считающихся дифференциально экспрессированными, находятся дальше от этой линии. В частности, точки данных с t-оценками > (1 - 1/(2N))
или < 1/(2N)
отображение с красными кругами. N
- общее количество генов.
... = mattest(..., 'Labels',
управляет отображением меток при клике по точке данных на графике квантиля t-балла. LabelsValue
, ...)LabelsValue
- массив ячеек из векторов символов или строкового вектора, содержащего метки (обычно имена генов или идентификаторы набора зондов) для каждой строки в DataX
и DataY
.
Загрузите MAT-файл, включенный в программное обеспечение Bioinformatics Toolbox™, которое содержит Affymetrix® данные исследования рака предстательной железы, в частности данные о интенсивности зондирования из Affymetrix HG-U133A GeneChip® массивы. Две переменные в MAT-файле, dependentData
и independentData
, являются двумя матрицами значений экспрессии генов из двух экспериментальных условий.
load prostatecancerexpdata
Вычислите значения p и t-оценки для значений экспрессии генов в двух матрицах и отобразите нормальный график квантиля t-балла.
[pvalues,tscores] = mattest(dependentData, independentData,... 'showplot',true);
Снова вычислите значения p и t-оценки с помощью тестов сочетания (1000 сочетания) и отображения гистограмм распределений t-оценок и распределений p-значений.
[pvalues,tscores] = mattest(dependentData,independentData,... 'permute',true,'showhist',true,... 'showplot',true);
Снова вычислите значения p и t-оценки с помощью тестов bootstrap (2000 тестов) и отображения гистограмм распределений t-баллов и распределений p-значений.
[pvalues,tscores] = mattest(dependentData,independentData,... 'bootstrap',2000,'showhist',true,... 'showplot',true);
The prostatecancerexpdata.mat
файл, используемый в этом примере, содержит данные Best et al., 2005.
[1] Review Literature: Huber, W., von Heydebreck, A., Sültmann, H., Poustka, A., and Vingron, M. (2002). Стабилизация отклонения, применяемая к калибровке данных микромассивов и к количественной оценке дифференциальной экспрессии. Биоинформатика 18 (Дополнение 1), S96-S104.
[2] Best, C.J.M., Gillespie, J.W., Yi, Y., Chandramouli, G.V.R., Perlmutter, M.A., Собери, Я., Эриксон, Х.С., Георгиевич, Л., Тангрея, М.А., Duray, P.H., Gonsalez, S., Velasco, A., Linehan, W.M., Matusik, R.J., Price, D.K., Figg, W.D., Emmert-Buck, M.R., and Chuaqui, R.F. (2005). Молекулярные изменения при первичном раке предстательной железы после андрогенной абляции. Клинические исследования рака 11, 6823-6834.
affygcrma
| affyrma
| maboxplot
| mafdr
| mainvarsetnorm
| mairplot
| maloglog
| malowess
| manorm
| mavolcanoplot
| rmasummary