
library(testthat)

source("user_code.R")
test_that("geneA_sample1 is 5.2", {
  expect_true(exists("geneA_sample1"), info = "geneA_sample1 does not exist.")
  expect_equal(geneA_sample1, 5.2, tolerance = 1e-8, info = "geneA_sample1 is not equal to 5.2.")
})

test_that("geneA_sample2 is 6.8", {
  expect_true(exists("geneA_sample2"), info = "geneA_sample2 does not exist.")
  expect_equal(geneA_sample2, 6.8, tolerance = 1e-8, info = "geneA_sample2 is not equal to 6.8.")
})

test_that("geneA_sample3 is 7.1", {
  expect_true(exists("geneA_sample3"), info = "geneA_sample3 does not exist.")
  expect_equal(geneA_sample3, 7.1, tolerance = 1e-8, info = "geneA_sample3 is not equal to 7.1.")
})

test_that("geneA_expression vector is correct", {
  expect_true(exists("geneA_expression"), info = "geneA_expression does not exist.")
  expect_true(is.numeric(geneA_expression), info = "geneA_expression is not numeric.")
  expect_equal(length(geneA_expression), 3, info = "geneA_expression does not have length 3.")
  expect_equal(geneA_expression, c(5.2, 6.8, 7.1), tolerance = 1e-8, info = "geneA_expression does not contain the correct values in the correct order.")
})

test_that("geneA_mean is correct", {
  expect_true(exists("geneA_mean"), info = "geneA_mean does not exist.")
  expect_equal(geneA_mean, mean(c(5.2, 6.8, 7.1)), tolerance = 1e-8, info = "geneA_mean does not contain the correct mean value.")
})

test_main.R

Une introduction pratique à la programmation R conçue pour les biologistes et les bioinformaticiens. Apprenez à analyser, visualiser et interpréter des données biologiques avec R, à l'aide d'exemples concrets issus de la génomique, de l'écologie et de la biologie expérimentale.

Apprenez les bases de la programmation R avec un accent sur les données biologiques, y compris les variables, les types de données et la manipulation de données de base.

Plongez dans les méthodes statistiques pour analyser des données biologiques, y compris les statistiques descriptives, les tests d'hypothèses et l'interprétation des résultats.

Maîtriser l'art de la visualisation des données biologiques avec R, des graphiques de base aux visualisations avancées pertinentes pour les expériences.

Apprenez à travailler avec des données de type génomique et à développer des flux de travail reproductibles pour la recherche scientifique avec R.

Challenge: Variables Biologiques et Vecteurs

Solution