
library(testthat)

source("user_code.R")
test_that("df1 has correct structure and at least 5 rows", {
  organize_experiment_data()
  expect_true(exists("df1"), info = "df1 must exist in the global environment.")
  expect_true(is.data.frame(df1), info = "df1 must be a data frame.")
  expect_true(all(c("SampleID", "Treatment", "Outcome") %in% colnames(df1)), info = "df1 must have columns 'SampleID', 'Treatment', and 'Outcome'.")
  expect_true(nrow(df1) >= 5, info = "df1 must have at least five rows.")
})

test_that("df2 filters only DrugA treatments", {
  organize_experiment_data()
  expect_true(exists("df2"), info = "df2 must exist in the global environment.")
  expect_true(is.data.frame(df2), info = "df2 must be a data frame.")
  expect_true(all(df2$Treatment == "DrugA"), info = "All rows in df2 must have Treatment as 'DrugA'.")
})

test_that("df3 filters only Alive outcomes", {
  organize_experiment_data()
  expect_true(exists("df3"), info = "df3 must exist in the global environment.")
  expect_true(is.data.frame(df3), info = "df3 must be a data frame.")
  expect_true(all(df3$Outcome == "Alive"), info = "All rows in df3 must have Outcome as 'Alive'.")
})

test_that("function does not require user input", {
  expect_error(organize_experiment_data(), NA, info = "The function should not require user input and should run without errors.")
})

test_main.R

En praktisk introduktion til R-programmering tilpasset biologer og bioinformatikere. Lær at analysere, visualisere og fortolke biologiske data ved hjælp af R med virkelighedsnære eksempler fra genomik, økologi og eksperimentel biologi.

Lær det grundlæggende i R-programmering med fokus på biologiske data, herunder variabler, datatyper og grundlæggende datamanipulation.

Dyk ned i statistiske metoder til analyse af biologiske data, herunder beskrivende statistik, hypoteseprøvning og fortolkning af resultater.

Behersk kunsten at visualisere biologiske data ved hjælp af R, fra grundlæggende diagrammer til mere avancerede visualiseringer relevante for eksperimenter.

Lær at arbejde med genomiske data og udvikle reproducerbare arbejdsgange til videnskabelig forskning i R.

Challenge: Organisering af Eksperimentelle Data

Løsning