R在大數據幀中的T測試

Question

我試圖在大數據幀上運行t測試。數據框包含列中的CpG站點和行中的案例/控制組。

樣品的數據的：

 Type cg00000029 cg00000108 cg00000109 cg00000165 cg00000236 cg00000289 
1 Normal.01 0.32605 0.89785 0.73910 0.30960 0.80654 0.60874 
2 Normal.05 0.28981 0.89931 0.72506 0.29963 0.81649 0.62527 
3 Normal.11 0.25767 0.90689 0.77163 0.27489 0.83556 0.66264 
4 Normal.15 0.26599 0.89893 0.75909 0.30317 0.81778 0.71451 
5 Normal.18 0.29924 0.89284 0.75974 0.33740 0.83017 0.69799 
6 Normal.20 0.27242 0.90849 0.76260 0.27898 0.84248 0.68689 
7 Normal.21 0.22222 0.89940 0.72887 0.25004 0.80569 0.69102 
8 Normal.22 0.28861 0.89895 0.80707 0.42462 0.86252 0.61141 
9 Normal.24 0.43764 0.89720 0.82701 0.35888 0.78328 0.65301 
10 Normal.57 0.26827 0.91092 0.73839 0.30372 0.81349 0.66338 

有10個 「正常」 的類型和62 「的情況下」 的類型（正常=行1-10，殼體=行11-62）。

我試圖運行在16384個CpG位點以下的t檢驗，但只退回72 p值：

t.result <- apply(data[1:72,], 2, function (x) t.test(x[1:10],x[11:72],paired=FALSE)) 

data$p_value <- unlist(lapply(t.result, function(x) x$p.value)) 

data$fdr <- p.adjust(data$p_value, method = "fdr") 

任何幫助將非常感激。

Answer 1

也許你想是這樣的：

set.seed(1) 
data <- matrix(runif(72*16384), nrow=72) # some random data as surrogate for your original data 
indices <- expand.grid(1:10, 11:72) # generate all indices of pairs for t-test 
t.result <- apply(indices, 1, function (x) t.test(data[x[1],],data[x[2],],paired=FALSE)) 
p_values <- unlist(lapply(t.result, function(x) x$p.value)) 
p_fdr <- p.adjust(p_values, method = "fdr") 
hist(p_fdr, col='red', xlim=c(0,1), xlab='p-value', main='Histogram of p-values') 
hist(p_values, add=TRUE, col=rgb(0, 1, 0, 0.5)) 
legend('topleft', legend=c('unadjusted', 'fdr-adjusted'), col=c('red', rgb(0, 1, 0, 0.5)), lwd=2) 

正如預期的那樣，幾乎所有的誤報用FDR調整p值的消除。