Вопрос или проблема
У меня есть такой набор данных:
# Пример фрейма данных
gene_counts <- data.frame(
gene = c("A", "B", "C", "N", "T", "X", "Y", "Z"),
Recurrence = c(10, 5, 0, 100, 1, 0, 1, 0),
T0 = c(50, 10, 4, 150, 0, 1, 0, 1)
)
Он был создан путем обобщения подсчетов по гену и условию (рецидив, T0) из df с более чем 100 различными образцами. Не все образцы содержат один и тот же ген (например, ген A может присутствовать в TP1 из образца 1 и иметь рецидив в образце 2). Это может быть смесь парных и непарных.
Моя цель – определить, является ли данный ген более частым в одной группе (например, рецидив) по сравнению с другой (например, T0). Я думал о χ²-тесте, но не уверен, является ли это правильным подходом или мне следует использовать другую модель. Есть идеи?
Идеально, если я смогу решить эту задачу в R
Ответ или решение
Для оценки различий в частотах генов между двумя группами (например, "Recurrence" и "T0") в R, действительно существует несколько подходов. Одним из наиболее подходящих методов для вашей задачи, учитывая специфику данных, является использование теста основанного на χ² (хи-квадрат) или же теста Фишера.
Предоставленный набор данных
Ваши данные представлены в виде таблицы, где перечислены гены и их частоты в двух категориях – "Recurrence" и "T0". Давайте взглянем на ваши данные:
gene_counts <- data.frame(
gene = c("A", "B", "C", "N", "T", "X", "Y", "Z"),
Recurrence = c(10, 5, 0, 100, 1, 0, 1, 0),
T0 = c(50, 10, 4, 150, 0, 1, 0, 1)
)Подходы к анализу
1. Тест хи-квадрат
Тест хи-квадрат позволяет оценить, есть ли статистически значимые различия в частотах наблюдений между двумя группами. Однако, важно отметить, что этот тест может не подойти, если в вашем наборе данных встречаются ожидаемые частоты менее 5.
Вот как можно провести тест:
# Преобразуем данные в формат для анализа
gene_counts_melted <- reshape2::melt(gene_counts, id.vars = "gene")
# Создаем таблицу частот
freq_table <- table(gene_counts_melted$gene, gene_counts_melted$value)
# Выполним тест хи-квадрат
chisq_result <- chisq.test(freq_table)
# Выводим результаты
print(chisq_result)2. Тест Фишера
Если ваши данные не подходят для теста хи-квадрат (например, в случае малых выборок), тест Фишера является более подходящим вариантом. Этот тест используется для таблиц 2×2, но его можно применять и для больших наборов данных, преобразованным в аналогичные форматы.
# Для каждого гена создаем 2x2 таблице
for (gene in gene_counts$gene) {
contingency_table <- matrix(c(gene_counts$Recurrence[gene_counts$gene == gene],
gene_counts$T0[gene_counts$gene == gene]),
nrow = 2)
fisher_result <- fisher.test(contingency_table)
print(paste("Gene:", gene))
print(fisher_result$p.value)
}Выбор метода
Если у вас достаточно данных (все ожидаемые частоты больше 5), тест хи-квадрат будет удобен и прост в реализации. В противном случае, тест Фишера станет надежным выбором. Также, учитывайте особенности выбросов и нетипичных данных: в случае наличия таких значений может потребоваться предварительная обработка данных.
Заключение
Оба метода нацелены на выявление статистически значимых различий в частотах генов между двумя условиями. Его выбор зависит от характеристик данных и специфики вашего исследования. Обязательно проверьте условия применения каждого из тестов, чтобы обеспечить корректность ваших выводов.
Этот подход позволит вам глубже изучить ваш набор данных и сделать обоснованные выводы о различиях в частотах генов между группами "Recurrence" и "T0".