
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

Практичний вступ до програмування на R, розроблений для біологів та біоінформатиків. Вивчення аналізу, візуалізації та інтерпретації біологічних даних за допомогою R з використанням реальних прикладів з геноміки, екології та експериментальної біології.

Вивчення основ програмування на R з акцентом на біологічні дані, включаючи змінні, типи даних та базову обробку даних.

Занурення у статистичні методи аналізу біологічних даних, включаючи описову статистику, перевірку гіпотез та інтерпретацію результатів.

Оволодіння мистецтвом візуалізації біологічних даних за допомогою R: від базових графіків до більш складних візуалізацій, актуальних для експериментів.

Вивчення роботи з даними у геномному стилі та розробка відтворюваних робочих процесів для наукових досліджень у R.

Challenge: Biological Variables and Vectors

Рішення