基因表達數據矩陣過濾

Question

我有一個包含3064行和27列的矩陣，其中包含-0.5和2.0之間的值。 我想提取具有至少一次值>=0.5每一行。 作為答案，我希望整行的原始矩陣形式。

考慮m是我的矩陣，我嘗試過：

m[m[1:190,1:16]>0.5,1:16]

由於此命令不接受超過190行的處理，因此我進行了190行，但不知何故出錯了，因為它使我得到的行也具有<0.5的值 。

是否可以編寫可應用於整個矩陣的任何函數？

Answer 1

library(fBasics)
m2 <- subset(x = m, subset = rowMaxs(m)>=0.5)

Answer 2

mm=m[1:190,1:16]>0.5會為您提供一個布爾矩陣，指示m[1:190,1:16]哪些值大於0.5。

然后，當您執行m[mm] ，它將mm作為向量，並為您提供相應的值。 東西是dim(m) = 3064*27而dim(m[1:190,1:16]) = 190*16 。 這意味着mm的前27個值將用於獲取m的第一行，而它們對應於mm的第二行的一部分。

因此，為了只有大於0.5的元素，您需要將matrix應用於具有相同尺寸的m[1:190,1:16] ，即：

`m[1:190,1:16][m[1:190,1:16]>0.5, 1:16]

但是您在這里所做的是m[mm, 1:16] ，因此您將mm每個單獨值都視為行號，而它是一個190 * 16的矩陣。 這意味着您指定190*16=3040行，由於m僅具有3064行，因此不能再使用更多行。

您想要的是一個長度為190（我猜甚至是3064）的向量，該向量指定要采用的行。 您可以使用rowSums(m >=0.5)>0來獲得此向量，這意味着大於0的每一行的值都大於0.5。 然后，您將獲得以下輸出：

m[rowSums(m >= 0.5) > 0,]

它將適用於整個矩陣。 請注意，某些值將小於0.5，因為如果至少一個值大於0.5，則選擇了整行。

編輯

對於值<0.5行，想法是相同的：

m[rowSums(m < 0.5) > 0,]

Answer 3

如果您的數據名稱是df，也可以嘗試這樣

df2<- df[apply(df, MARGIN = 1, function(x) any(x >= 0.5)), ]