10.2 实验数据快速处理

在生物学实验中，常常需要对实验数据进行快速处理分析（例如：统计小鼠的体重、计算QPCR结果等）。借助datapasta包的复制功能和EasyMultiProfiler的便捷导入功能，可以快速完成各种复杂的统计分析工作。

🏷️示例：小鼠称重数据的快速计算。

Step1：在excel文件中复制所需数据，并在R中执行。

datapasta::tribble_paste()

Step2：在Rstudio界面，已自动地将复制的数据整理成dataframe格式，使用datapasta包的tribble_paste模块能将该数据框直接赋值为df并存储。

Step3：使用EasyMultiProfiler将df便捷导入MAE对象中。

coldata <- df |> dplyr::select(Num,cage,week,Group) |>
  tibble::column_to_rownames('Num')

assay_data <- df |>dplyr::select(Num,weight) |>
  tibble::column_to_rownames('Num') |> t() |> as.data.frame() |>
  tibble::rownames_to_column('feature')

MAE <- EMP_easy_import(data = assay_data,coldata = coldata,type = 'normal')

Step4：进行数据分析。

观察小鼠体重的大致分布。

MAE |>
  EMP_assay_extract('experiment') |>
  EMP_structure_plot(estimate_group='Group')

比较不同分组和不同笼子的小鼠的体重差异。

MAE |>
  EMP_assay_extract('experiment') |>
  EMP_boxplot(estimate_group='Group',method='t.test')

MAE |>
  EMP_assay_extract('experiment') |>
  EMP_boxplot(estimate_group='cage',method='t.test')