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我的任务是生成用于计算 Z 分数的 R 代码,然后将其输出到文件。虽然脚本有效,但我对一些令我感到困惑的行有一些疑问。
输入.txt:
GeneID GeneID-2 GeneName TSS-ID Locus-ID Sample1 Sample2 Sample3 Sample4 Sample5ID1 X1 Zranb2 TSS1 Loc1 22.49161667 14.7231 19.62885833 26.16171667 39.3109ID2 X2 Lphn2 TSS2 Loc2 6.439735 5.920786667 8.883331667 7.696353333 10.46969333ID3 X3 Rpf1 TSS3 Loc3 30.67975 20.93751667 27.30251667 31.55653333 58.57418333ID4 X4 Ctbs TSS4 Loc4 1.916071667 1.943611667 2.696701667 3.130295 2.74012ID5 X5 Spata1 TSS5 Loc5 0.715265667 0.3318745 0.4183155 0.961065833 1.10731ID6 X6 Sap30bp TSS6 Loc6 21.65946667 23.84386667 28.39683333 25.32866667 26.96016667ID7 X7 Recql5 TSS7 Loc7 7.541321667 4.674345 4.40599 3.24996 3.327395ID8 X8 Itgb4 TSS8 Loc8 37.3442 51.58868333 51.58868333 44.84458333 42.44406667
I would like to generate Z-score for data columns starting at Sample 1 to end of columns.Here is the R Code I wrote:
df <- read.table("Input.txt", row.names=1, header=TRUE, sep="\t", na.strings="NA")
x<-df[,5:ncol(df)] #selects the columns after column 5, so just the data
p<-matrix(0, now(x), ncol(x)) #opens matrix. First issue: I used "0" as I saw other people on forums doing that, but i dont know its significance.It worked for me, so i kept it. Can anyone comment on this?
#Create a loop for row and columns
for (i in 1:nrow(x)) {
for (j in 1:ncol(x)) {
p[i,j] <- (x[i,j]-rowMeans(x[i,]))/sd(x[i,])
}
}
rownames(p) <-rownames(df)
colnames(p) <- colnames(df[,5:ncol(df)])
write.table(p, file = "Zscore.txt", append = FALSE, quote = FALSE, sep = "\t", row.names = TRUE, col.names = TRUE)
最佳答案
我们可以使用 rowSds
来自 matrixStats
并一步完成计算。
library(matrixStats)
dfN <- df[6:ncol(df)]
(dfN-rowMeans(dfN))/(rowSds(as.matrix(dfN)))[row(dfN)]
# Sample1 Sample2 Sample3 Sample4 Sample5
#1 -0.21215364 -1.04807418 -0.5201968 0.18276242 1.5976622
#2 -0.78045398 -1.06127680 0.5418697 -0.10044970 1.4003108
#3 -0.21650630 -0.89031430 -0.4500879 -0.15586480 1.7127733
#4 -1.06493266 -1.01341528 0.3953439 1.20644023 0.4765639
#5 0.02537058 -1.11905074 -0.8610247 0.75908324 1.1956216
#6 -1.35974252 -0.52968526 1.2004113 0.03452872 0.6544877
#7 1.66627789 0.01983708 -0.1342732 -0.79815548 -0.7536863
#8 -1.34013679 0.98280311 0.9828031 -0.11700084 -0.5084686
base R
唯一的方法是
res <- t(scale(t(dfN)))
attributes(res)[3:4] <- NULL
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