R语言-均值填充缺失值

Python020

R语言-均值填充缺失值,第1张

在基因芯片数据或其他类型数据中，采用计算所有样本的平均值从而进行填充，如果需要用中位数或其他统计量填充时只需修改相应的方法即可

#1. 检查是否有缺失值

which(is.na(mRNA),arr.ind = T)

#2. 计算行均值并填充

#该数据中探针（基因）为行（名），样本为列（名），（数据框内容为表达量数据值型数据数据）格式可见文章最后

row_mean <- apply(mRNA,1,mean,na.rm =T) #1是行，2是列，若用其他方法修改mean即可

mRNA$MEAN <- row_mean

ncol = 样本数

for (i in 1:nrow(mRNA)) {

  mRNA[i,is.na(mRNA[i,])] <- mRNA[i,ncol]

}

用limma包，这里注意，limma包是对基因芯片表达矩阵的分析，不能对逆转录RNAseq表达矩阵进行分析（因为数据特征不同），RNAseq需要用另一种方法

解读此表

但是上面的用法做不到随心所欲的指定任意两组进行比较，所有还有下一种方法

处理好了分组信息，再自定义比较元素

自定义函数进行比较

热土和火山图都是傻瓜式的，只要的前面得出的deg数据(也就是基因差异表达数据）是正确的