R语言Welch's t-test：识别差异基因的示例

在R语言中举个例子做Welch’s t-test，输入文件的第一列是许多基因的ID，第二到八列是其个样本的各个基因的丰度，这7个样本分成了两组挑选出有差异的基因，输出文件内容：假设我们有一个名为"gene_data.csv"的输入文件，其中包含基因ID和样本基因丰度的数据。我们将使用Welch's t-test来比较两组样本的基因丰度，并输出具有差异的基因到一个名为"significant_genes.csv"的输出文件中。\n\n首先，我们需要安装并加载"tidyverse"和"rstatix"包，以便进行数据处理和统计分析：\n\nR\ninstall.packages("tidyverse")\ninstall.packages("rstatix")\n\nlibrary(tidyverse)\nlibrary(rstatix)\n\n\n接下来，我们可以读取输入文件并进行数据处理，选择两组样本（例如，组A和组B）进行比较：\n\nR\n# 读取输入文件\ngene_data <- read_csv("gene_data.csv")\n\n# 选择两组样本（例如，组A和组B）\ngroup_A <- gene_data %>% select(1, 2, 3) # 第一列为基因ID，第二到四列为组A的样本基因丰度\ngroup_B <- gene_data %>% select(1, 5, 6) # 第一列为基因ID，第五到七列为组B的样本基因丰度\n\n\n然后，我们可以执行Welch's t-test，并选择具有显著差异的基因：\n\nR\n# 执行Welch's t-test并选择具有显著差异的基因\nresult <- group_A %>%\n inner_join(group_B, by = "ID") %>%\n t_test(Gene1.x ~ Gene1.y, p.adjust.method = "bonferroni") # 假设第二列为Gene1\n\n# 选择具有显著差异的基因\nsignificant_genes <- result %>%\n filter(p < 0.05)\n\n# 将具有显著差异的基因输出到输出文件\nwrite_csv(significant_genes, "significant_genes.csv")\n\n\n以上代码将执行Welch's t-test，并将具有显著差异的基因输出到名为"significant_genes.csv"的输出文件中。请根据实际情况修改代码中的列索引和文件名。