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我看到了几种以affyBatch对象形式标准化数据的方法。使用的一些方法是：threestep、mas5calls、mascallsfilter和。但是，我的数据采用格式，因为我从 .txt 文件中读取了我的表达式数据。justMASrmadata.frame

您能否让我知道我可以在 data.frame 上使用哪些规范化和过滤方法？或者是否可以转换data.frame为affyBatch对象？

当我尝试一些规范化方法时，出现以下错误：

dat.eset <- threestep(dat.fp, background.method="RMA.2",
                      normalize.method="quantile", summary.method="median.polish")
Error in threestep(dat, background.method = "RMA.2", normalize.method = "quantile", :
argument is data.frame threestep requires AffyBatch dat.mas5 <- mas5calls(dat)
Error in (function (classes, fdef, mtable) :
unable to find an inherited method for function ‘mas5calls’ for signature ‘"data.frame"’
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最好在Bioconductor邮件列表上询问 Bioconductor 问题。您提到的许多方法并不常用，并且或多或少出于历史原因而存在。可能您的“data.frame”已经以某种方式进行了总结，从而消除了其他方法。您确实需要提供更多信息（关于数据框中的实际内容）以获得有用的答案；您可以查看limma包和微阵列工作流程的广泛插图作为起点。

于 2013-08-14T12:31:44.343 回答
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使用与实验中相同类型的 CEL 文件创建一个“假”AffyBatch（从 GEO 获取一个并通过复制进行复制），然后

my.AB <- readAffy(filenames)

或者通过 simpleaffy 包中的 read.affy 和 covdesc 文件

然后将数据替换为

exprs(my.AB) <- my.numeric.data

其中 my.numeric.data 是您的数据框，之前已转换为数字矩阵

然后根据需要做 MAS/RMA 等

于 2015-07-20T15:56:57.373 回答