1描述

rat2302frmavecs包是根据1023个微阵列样本构建的，分布如下表所示。每个数据集的最大样本数量为93个，并且选择在组织中具有均匀的样本分布(骨髓组织只有93个样本可用)。

下表报告了每个数据集的样本数量，用于在rat4302 affymetrics平台上进行的实验。每个数据集93个样本的选择如下(步骤分别适用于每个数据集):

1. 官方元数据文件(例如:E-GEOD-XXXX.sdrf.txt)被加载，并过滤以只保留与正确的微阵列平台相关联的样本;

2. 抽取了93个整数(数据集的1到样本数)的随机均匀抽样(种子集为4778)

3. 元数据文件的93行与相应的样本一起被选择;

4. 93个样本(。CEL文件)从ArrayExpress存储库的RAW数据压缩档案中提取;

5. 一旦所有1023个样本(11个组织中每个93个)被提取出来，makeVectorPackage函数就会随批处理一起被调用。Id参数设置为长度为1023的向量(每个数据集名称重复93次)，注释参数设置为rat2302cdf。

步骤5生成一个包，其中包含FRMA工具所需的向量，如果注释参数被设置为rat2302cdf，则该包的ID为affy。

2基本用法

Library ('affy') Library ('frma') Library ('rat2302frmavecs') celfile = system。文件(“extdata”、“样本。CEL"， package = "rat2302frmavecs") affybatch = ReadAffy(filename = celfile, cdfname = 'rat2302cdf') eset = frma(affybatch)