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Note of Pediatric Surgery

腸内細菌、R、ときどき小児外科

ELISAの測定結果をRで計算する 2. {drc}のインストールとGitHubからのデータのダウンロード

R 統計学 免疫学 Git

はじめに

それでは、4パラメーターロジスティック曲線を描いて、回帰式からELISAの値を算出する、その前の下準備です。前回記事の続きです。

pediatricsurgery.hatenadiary.jp

ELISAの測定結果をRで計算するために4パラメーターロジスティック曲線を使うまでの道のりで必要な、パッケージをインストールし、GitHubにアップロードされたcsvファイルをRに取り込むところまでの方法を今回さらっと書きます。

必要なパッケージのインストール

Rで4パラメーターロジスティック曲線を描く方法はいくつかあるようですが、drcパッケージを使用します。こちらのサイトを参考にさせていただきました。

http://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/63117_47264132789f40f690a707ee5429f45a.html

まずdrcをダウンロードしてインストールしておきます。ついでにggplot2とdplyrも立ち上げておきましょう。ggplot2とdplyrって何という人はこちらもどうぞ。

ggplot2 | R のグラフをより美しく

qiita.com

install.packages("drc", dependencies = TRUE)
library(drc)
library(ggplot2)
library(dplyr)

ELISAデータをGitHubから入手する

ここでELISAのデータを使用したいのですが、ちょうどいいデータがなかったので、コチラのデータを使用して下さい。練習で使った96wellのデータを少しいじったものをGitHubにアップロードしました。

https://github.com/Razumallhttps://github.com/Razumall

github.com

X <- read.csv("https://github.com/Razumall/NOPS/ELISA.csv")

ではうまくいかないんですね。どうすればいいかというと、下記のサイトを参考にするとちょっと面倒くさいけど、こういった手順を踏む必要があるようです。

【R】Github上にアップされているデータをRに取り込む方法 - 楽楽研究室

1.「Row」ボタンを押してURLをコピーする
2. RCurlパッケージのgetURL関数でurlを読み込み
3. textConnectionでCSVで読み込める形にする
4. read,csv関数でデータフレーム読み込み

library("RCurl")
url <- getURL("https://raw.githubusercontent.com/Razumall/NOPS/master/ELISA.csv")
X <- read.csv(text = url, header = TRUE)

X

と入力すると

X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12
1.1197 1.0665 0.0920 0.0932 0.1470 0.1299 0.1355 0.1485 0.2746 0.2875 0.0572 0.0576
0.6696 0.6609 0.0910 0.0891 0.1700 0.1606 0.1160 0.1205 0.3440 0.3598 0.0579 0.0580
0.3759 0.3399 0.0880 0.0852 0.1272 0.1170 0.0887 0.0892 0.3433 0.3631 0.0575 0.0576
0.1898 0.1869 0.0696 0.0678 0.1175 0.1165 0.0667 0.0662 0.4164 0.4589 0.0691 0.0565
0.1158 0.1110 0.0554 0.0545 0.2451 0.2428 0.1200 0.1226 0.2679 0.2908 0.0567 0.0626
0.0812 0.0817 0.1431 0.1382 0.0903 0.0879 0.1168 0.1276 0.3529 0.3694 0.0525 0.0561
0.0682 0.0665 0.1015 0.1008 0.1631 0.1700 0.2103 0.2110 0.0507 0.0504 0.0565 0.0568
0.0529 0.0529 0.0836 0.0780 0.0693 0.0723 0.1936 0.1885 0.0504 0.0511 0.0572 0.0574

こんな感じのデータが出力されると思います。8 * 12 = 96 wellになっていて、2列ずつのduplicateになっており、左の2列がstandardになっており、1000, 500, 250, 125, 62.5, 31.25,15.625,0 ( blank ) となっています。残りの6列は測定したいサンプルの吸光度を示します。

ちょっと長くなりそうなので、ここら辺で一区切りとします。