【R方差分析】蛋白質表達量多組比較

初始數據類似：

蛋白質組數據雖不是嚴格的正態分布，但目前最常用的檢驗方法還是T檢驗（兩組比較）和方差分析（多組比較）。這個話題值得深究，這里不展開。

主要是求多個蛋白的Pvalue值或FDR，用於差異篩選。

Pvalue <- c()
type<-factor(c(rep("S01CC",3),rep("S11SC",3),rep("S12CC",3),rep("S12SC",3)))

for(i in 1:nrow(exp)){
  if(sum(exp[i,1:3])==0 && sum(exp[i,4:6])==0 && sum(exp[i,7:9])==0 && sum(exp[i,9:12])==0){
    Pvalue[i] <- "NA"
  }else{
    y=aov(as.numeric(exp[i,1:12]) ~ type)
    Pvalue[i]<-summary(y)[[1]][,5][1]
    # Pvalue[i]<-summary(y)[[1]][,"Pr(>F)"][1]
  }
}

FDR=p.adjust(Pvalue, "BH")
out<-cbind(exp,Pvalue,FDR)             
write.csv(out,"anova_out.csv",row.names = T)