d*******1
发帖数: 854 | 1 数据是这样的（简单的例子）
gene treatment value
A drug 12
A drug 13
A vehicle 14
A vehicle 20
B drug 456
B drug 400
B vehicle 200
B vehicle 100
就是用LM()对drug和vehicle做t test, 但是有很多gene, 我知道可以用loop, 但是肯
定很慢， 用tapply可能好些， 那位给提个思路？
谢谢了。 | D******n
发帖数: 2836 | 2 lm(value~gene+treatment,data)
【在 d*******1 的大作中提到】
: 数据是这样的（简单的例子）
: gene treatment value
: A drug 12
: A drug 13
: A vehicle 14
: A vehicle 20
: B drug 456
: B drug 400
: B vehicle 200
: B vehicle 100
| p***r
发帖数: 920 | 3 by(data,gene,function(x) lm(value~treatment)) | d*******1
发帖数: 854 | 4 gene不是用在model里的， 是作为by variable
【在 D******n 的大作中提到】
: lm(value~gene+treatment,data)
| d*******1
发帖数: 854 | 5 这这里这个by可以用lapply什么的代替呢， 两者之间有什么区别？
【在 p***r 的大作中提到】
: by(data,gene,function(x) lm(value~treatment))
| p***r
发帖数: 920 | 6 good point, i dont know, any one have 2cent?
【在 d*******1 的大作中提到】
: 这这里这个by可以用lapply什么的代替呢， 两者之间有什么区别？
| D******n
发帖数: 2836 | 7 lapply(split(data,data$gene),function(x) lm(value~treatment,x))
【在 d*******1 的大作中提到】
: 这这里这个by可以用lapply什么的代替呢， 两者之间有什么区别？
| p***r
发帖数: 920 | 8 so lapply do apply the function to a list, but you first should have a
list, otherwise, it will just take each column as a list?
【在 D******n 的大作中提到】
: lapply(split(data,data$gene),function(x) lm(value~treatment,x))
| D******n
发帖数: 2836 | 9 it applies fun to the element of a list. so if u use it on data.frame, it ap
plies fun to each column.
【在 p***r 的大作中提到】
: so lapply do apply the function to a list, but you first should have a
: list, otherwise, it will just take each column as a list?
| d*******1
发帖数: 854 | 10 那看来在我的情况下用by还是比较简单， 能不能总结下什么情况下用lapply呢？（还
有apply, sapply等等）
【在 D******n 的大作中提到】
: lapply(split(data,data$gene),function(x) lm(value~treatment,x))
| d*******1
发帖数: 854 | 11 我还想就这个算法的performance请教一下大家， 我这个数据有大概6万个gene (by
variable), 在每个基因下是一个6对6的t test,大家觉得应该用多长时间搞定。 我在
一个linux server (8 cores, 32 GB memory), 耗时3-4小时还没有搞定。会是什么问
题呢
【在 p***r 的大作中提到】
: by(data,gene,function(x) lm(value~treatment))
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