批量分析中估计色散的问题

Question

当我尝试估计影响下游分析的离散度时遇到问题。

#DGEList 对象

obj<- DGEList(matrix, group=Sample)

#设计矩阵

design <- model.matrix(~0+Sample)

在我的批量分析中，设计矩阵是这样的：

  Sample1 Sample2 Sample3 Sample4
1   1   0   0   0
2   0   1   0   0
3   0   0   1   0
4   0   0   0   1

#色散估计

`obj <- estimateDisp(obj, design, robust=TRUE)`
obj$common.dispersion

estimateDisp.default(y = y$counts, design = design, group = group, 中的警告消息： “无残留 df：将色散设置为 NA”

str(obj)
plotBCV(obj)

Error in xy.coords(x, y, xlabel, ylabel, log): 'x' and 'y' lengths differ
Traceback:

1. plotBCV(obj)
2. plot(A, sqrt(disp), xlab = xlab, ylab = ylab, type = "n", ...)
3. plot.default(A, sqrt(disp), xlab = xlab, ylab = ylab, type = "n", 
 .     ...)
4. xy.coords(x, y, xlabel, ylabel, log)
5. stop("'x' and 'y' lengths differ")

还有其他方法来估计离散度吗？

Answer 1

在我的批量分析中，设计矩阵是这样的：

  Sample1 Sample2 Sample3 Sample4
1   1   0   0   0
2   0   1   0   0
3   0   0   1   0
4   0   0   0   1