ExpressionSet类使用

ExpressionSet类用于高通量分析和实验元数据的容器。ExpressionSet类派生自eSet虚类，需要一个名为exprs的矩阵作为数据成员。

ExpressionSet(assayData,phenoData=annotatedDataFrameFrom(assayData, byrow=FALSE),featureData=annotatedDataFrameFrom(assayData, byrow=TRUE),experimentData=MIAME(), annotation=character(),protocolData=annotatedDataFrameFrom(assayData, byrow=FALSE),...)

1. 载入ExpressionSet数据

一般通过读入基因表达谱生成ExpressionSet对象。表型数据的输入会方便下游的分析。

library("Biobase")
ls("package:Biobase")# 最简单的定义
ExpressionSet(assayData=matrix(runif(1000), nrow=100, ncol=10))# 载入数据
data(sample.ExpressionSet)

2. 行列信息

行为特征名，一般为基因名；列为样本名。

# 特征名
featureNames(sample.ExpressionSet)# 样品名
sampleNames(sample.ExpressionSet)# 查看多少特征，多少样品
dim(sample.ExpressionSet)

3. 实验数据和样本表型数据

experimentData(sample.ExpressionSet)phenoData(sample.ExpressionSet)pdata <- phenoData(sample.ExpressionSet)
class(pdata) # AnnotatedDataFramepdata$sex

4. 基因表达矩阵

exprs(sample.ExpressionSet)exprs(sample.ExpressionSet)['AFFX-PheX-3_at',]exprs(sample.ExpressionSet)[1:3,1:5]

5. 根据表型筛选和建模

# samples with above-average 'score' in phenoData
highScores <- sample.ExpressionSet$score > mean(sample.ExpressionSet$score)
sample.ExpressionSet[,highScores]# 根据表型数据拟合线性模型
lm(score~AFFX.BioDn.5_at + AFFX.BioC.3_at, data=sample.ExpressionSet)

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