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我们有 35 个间充质干细胞 (MSCs) 单细胞 RNA-Seq 数据，想比较不同培养条件（即缺氧和常氧）之间的基因表达异质性。换句话说，我们想识别在缺氧状态下比在常氧状态下更均匀的基因。

我知道如何使用 R 上的 car 包对单基因运行 levenTest（请参阅下面的两个示例）。但是，我不知道如何同时为所有 5,834 个基因运行 leveneTest。你能帮我吗，请查看我们的数据：http: //68.181.92.180/~Gary/temporal/Log2_Transpose_CPM_MSC35Sample_CPM5Sample10_5834Gene.txt

更重要的是，如何将所有 5834 个 leveneTest 结果转换为一个有两列的表？第一列是基因符号，第二列是 P 值。非常感谢。

setwd("/Volumes/TOSHIBA EXT/20170305_LeveneTest/car")

require(car)

msc <- read.table("Log2_Transpose_CPM_MSC35Sample_CPM5Sample10_5834Gene.txt", header = T)

测试：

leveneTest(CEBPB ~ Culture, data = msc, center=median)

Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)

       Df F value  Pr(>F) 
 group  1  6.5486 0.01527 *
       33      

Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

和：

leveneTest(PLIN2 ~ Culture, data = msc, center=median)

Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)

  Df F value Pr(>F)
group  1  0.1804 0.6738
      33
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1 回答 1

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最简单的方法是使用外部包：

library(matrixTests)
row_brownforsythe(msc[-1], msc$Culture)

这里 Brown-Forsythe 是 Levene 的测试变体center="median"

注意：我看不到您的数据，所以我假设“文化”在第一列。必须删除所有不用于比较的列。

于 2019-09-20T11:27:53.193 回答