j'ai changer les histogramme et corriger une faute
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Projet.Rmd
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Projet.Rmd
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@ -89,25 +89,43 @@ grid.arrange(g3,g1,g2,ncol=3)
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### Analyse de de ces 3 variables
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### Analyse de de ces 3 variables
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On remarque que les traitements T1 et T2 semblent avoir un effet assez similaire sur l'expression des gênes relevée à la 6ème heure : Une polarisation entre la sous expression et la sur expression qui se partagent presque la totalité des relevés, avec un poids légèrement superieur à 55% pour la sur-expression au détriment de la sous-expression.
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On remarque que les traitements T2 et T3 semblent avoir un effet assez similaire sur l'expression des gênes relevée à la 6ème heure : Une polarisation entre la sous expression et la sur expression qui se partagent presque la totalité des relevés, avec un poids légèrement superieur à 55% pour la sur-expression au détriment de la sous-expression. Cela a peut être un rapporrt avec le fait que T3 est une combinaison des traitement T1 et T2.
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T1 quant à lui se démarque grandement par une large majorité (Un peu plus de 80%), de gêne n'ayant pas changé d'expression après 6h de traitement.
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T1 quant à lui se démarque grandement par une large majorité (Un peu plus de 80%), de gêne n'ayant pas changé d'expression après 6h de traitement.
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### Expression relative des gênes mesurées à intervalle régulier
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### Expression relative des gênes mesurées à intervalle régulier
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#### Traitement T1
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#### Traitement T1
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```{r, fig.height=17}
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```{r, fig.height=10}
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#apply(T[-c(37:39)],2,function(col){
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#apply(T[-c(37:39)],2,function(col){
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# which(T == col)
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# which(T == col)
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#hist(col, main = paste("Histogram of", colnames(T)[which(T == col)[2]]),
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#hist(col, main = paste("Histogram of", colnames(T)[which(T == col)[2]]),
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# xlab = "Values", col = "lightblue", border = "black")
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# xlab = "Values", col = "lightblue", border = "black")
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#})
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#})
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T_long = melt(T[-c(37:39)])
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T_long = melt(T[c(1,2,3,4,5,6,19,20,21,22,23,24)])
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ggplot(T_long, aes(x = value)) +
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ggplot(T_long, aes(x = value)) +
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geom_histogram(binwidth = 1, fill = "blue", color = "black", alpha = 0.7) +
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geom_histogram(binwidth = 1, fill = "blue", color = "black", alpha = 0.7) +
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facet_wrap(~variable,scales = "free",ncol=6) +
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facet_wrap(~variable,scales = "free",ncol=6) +
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labs(title = "Histograms for Each Column", x = "Values", y = "Frequency")
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labs(title = "Histograms for Each Column", x = "Values", y = "Frequency")
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### Traitement T2
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```{r, fig.height=10}
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T_long = melt(T[c(7,8,9,10,11,12,25,26,27,28,29,30)])
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ggplot(T_long, aes(x = value)) +
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geom_histogram(binwidth = 1, fill = "blue", color = "black", alpha = 0.7) +
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facet_wrap(~variable,scales = "free",ncol=6) +
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labs(title = "Histograms for Each Column", x = "Values", y = "Frequency")
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### Traitement T3
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```{r, fig.height=10}
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T_long = melt(T[c(13,14,15,16,17,18,31,32,33,34,35,36)])
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ggplot(T_long, aes(x = value)) +
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geom_histogram(binwidth = 1, fill = "blue", color = "black", alpha = 0.7) +
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facet_wrap(~variable,scales = "free",ncol=6) +
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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
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## tracer plusieurs matrices de covariances pour limiter le nombre de variables, soit pour chaque heure soit pour chaque traitement
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