mougnibas/projet-analyse-donnees
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Theo Mougnibas 2024-12-23 12:05:58 +01:00
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Projet.Rmd
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@ -96,7 +96,7 @@ T1 quant à lui se démarque grandement par une large majorité (Un peu plus de
### Expression relative des gênes mesurées à intervalle régulier ### Expression relative des gênes mesurées à intervalle régulier
#### Traitement T1 #### Traitement T1
```{r} ```{r, fig.height=17}
#apply(T[-c(37:39)],2,function(col){ #apply(T[-c(37:39)],2,function(col){
# which(T == col) # which(T == col)
#hist(col, main = paste("Histogram of", colnames(T)[which(T == col)[2]]), #hist(col, main = paste("Histogram of", colnames(T)[which(T == col)[2]]),
@ -116,21 +116,29 @@ Nous observons bien une concordance avec l'analyse des expressions des gênes fi
### boxplots pour faire joli ### boxplots pour faire joli
```{r} ```{r}
ggplot(melt(T[1:18]),aes(x=variable,y=value))+ ggplot(melt(T[1:18]),aes(x=variable,y=value))+
geom_boxplot() geom_boxplot()+ theme(axis.text.x = element_text(angle=90, vjust = 0.5, hjust = 1))
ggplot(melt(T[19:36]),aes(x=variable,y=value))+ ggplot(melt(T[19:36]),aes(x=variable,y=value))+
geom_boxplot() geom_boxplot() + theme(axis.text.x = element_text(angle=90, vjust = 0.5, hjust = 1))
``` ```
On voit que même sans réduire les données, chaque variable s'exprime environ avec la même intensité. On voit que même sans réduire les données, chaque variable s'exprime environ avec la même intensité.
# TODO : RAJOUTER LES BOXPLOTS PAIRE QUANTITATIF QUALITATIF POUR DECELER UNE CORRELATION
```{r}
```
## Analyse bi-dimensionnelle ## Analyse bi-dimensionnelle
### matrice de correlation des variables quantitatives ### matrice de correlation des variables quantitatives
```{r} ```{r, fig.height = 17}
cr = cor(T[-c(37:39)]) cr = cor(T[-c(37:39)])
corrplot(cr,method="number", type="lower", bg = "lightgrey") corrplot(cr,method="ellipse", type="lower", bg = "lightgrey")
``` ```