我正在使用这段代码,但仍然看到基因的负值正在上调。
DEGdf <- mutate(data, sig=ifelse(data$pvalue<=0.05 & data$log2FoldChange>=2 | data$pvalue>0.05 & data$log2FoldChange<2, "up", "down"))
请看附图。任何帮助将非常感激。
对每个逻辑表达式块进行包装可能会更好()
,我们不需要data$
内部tidyverse
函数(它可能适用于未分组的数据,但如果数据是分组的,那么它会采用整列而不是列的值组内)。在复合逻辑表达式中,第二个表达式 withlog2FoldChange < 2
可能是log2FoldChange < -2
原因是
with(data, (pvalue > 0.05 & log2FoldChange < 2))
#[1] FALSE FALSE TRUE TRUE
对于这 2 种情况返回 TRUE,因此在 ifelse
'yes' 选项中,即 'up' 被选中。如果我们将其更改为-2
,它可能会起作用
library(dplyr)
data %>%
mutate(sig = ifelse((pvalue <= 0.05 & log2FoldChange >= 2)|
(pvalue > 0.05 & log2FoldChange < -2), "up", "down"))
-输出
# log2FoldChange pvalue sig
#1 -3.55780 0.000081500 down
#2 -3.40030 0.002576522 down
#3 -0.76560 0.116639300 down
#4 -1.01844 0.131739900 down
data <- structure(list(log2FoldChange = c(-3.5578, -3.4003, -0.7656,
-1.01844), pvalue = c(8.15e-05, 0.002576522, 0.1166393, 0.1317399
)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -4L))