oui

Projet.Rmd

@@ -108,7 +108,7 @@ ggplot(T_long, aes(x = value)) +
   facet_wrap(~variable,scales = "free",ncol=6) +
   labs(title = "Histograms for Each Column", x = "Values", y = "Frequency")
 ```
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+## tracer plusieurs matrices de covariances pour limiter le nombre de variables, soit pour chaque heure soit pour chaque traitement
 
 
 Nous observons bien une concordance avec l'analyse des expressions des gênes figure <celle de la question precedente>. EN effet, les histogrammes en rapport avec le traitement 1 sont très nettement regroupés vers 0, soit une expression relative des gênes qui ne change peu. Les histogrammes pour les relevés des variables en lien avec T2 et T3 sont tout aussi similaires aux résultats précédents : La variance de l'expression relative des gênes est plus élevée et on observe bien une polarisation "sous-exprimé-"sur-exprimé" sur les relevés à 6h. Attention, ici on observe aussi que T2 et T3 n'ont pas leur effet caractéristique directement : à 2h, la distribution de l'expression des genes semble presque Gaussienne, et à 1h elle ne se distingue pas beaucoup du traitement 1 avec un regroupement sur 0.