R语言t检验，秩和检验，fdr的案例分析

这里给出来一个利用R语言分析样品之间的t检验和秩和检验的一个例子，先贴出来代码，后面再解释

具体代码如下：

data<-read.table("test1.txt",header=TRUE)   #data<-read.csv("GSE32424_RPKM.csv",header=TRUE)  #这里读入数据 

n<-c(1:nrow(data))   #这里给一个索引，是写for语言的一个个人癖好，其实可以直接写到下面for里面去

p.t<-rep(NA,nrow(data))  #建立一个t检验的p值空向量

p.w<-rep(NA,nrow(data))  #建立一个秩和检验的p值空向量，里面赋的是NA

for ( i in n){ 

p.w[i]<- wilcox.test(as.numeric(data[i,2:6]),as.numeric(data[i,7:11])) $p.value;    #p.w里面输入值

p.t[i] <-t.test(data[i,2:6],data[i,7:11])$p.value;    #p.t赋值

 }

p.w<- as.numeric(p.w)  #在操作的过程中发现秩和检验的包输出来不是列表的形式，这里变成列表

fdr.w<-p.adjust(p.w,method="fdr",length(p.w))    #p.adjust就是计算FDR的包，这个可要记得了

fdr.t<-p.adjust(p.t,method="fdr",length(p.t))

res<-cbind(data,p.t,fdr.t,p.w,fdr.w)    #把结果合并起来

write.csv(res,file="res.csv")     #输出csv文件

以上便是所用到的代码了，下面给出来测试数据，在看本文的时候可以直接拷过去贴到工作目录

Gene 4N 5N 6N 8N9N 2T 3T 6T 8T9T
GAPDH 1811.13 1779.28 1180.25996.99 1454.87