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1. In der Vorlesung haben wir uns den GO-Term "inflammatory response" angesehen und festgestellt, dass (wie zu erwarten war) viele der Gene, die diesem Term zugeordnet sind, in den Psoriasis-Proben deutlich stärker exprimiert sind als in den normalen Vergleich-Proben.

a) Wie lautet die GO-Term-ID zum Term "inflammatory response"? Dese Informationen finden Sie auf der Webseite des Gene-Ontology-KOnsortiums.

b) Welche Gene sind im Menschen dieser GO-Kategorie zugeordnet? FInden Sie (zB auf der Ensembl-Website) eine Liste der Ensembl-Gen-IDs und Gen-Namen.

c) Erstellen Sie einen MA-Plot, d.h. einen Scatter-Plot mit einem Punkt für jedes Gen, auf der x-Achse die durchschnittliche Expressionsstärke des Gens, gemittelt über alle Proben, und auf der y-Achse das Verhältnis der MIttelwerte für Psoriasis geteilt durch normal. (KEVIN: Setz bitte einen Link zur Tabelle mit den beiden Gruppen-Mittelwerten.) Färben Sie in diesem Plot die Gene in einer anderen Farbe ein, die der GO-Kategorie "inflammatory response" zugeo

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# Swiss roll and Sleepwalk

n <- 10000

# Draw random position on a rectangle
x0 <- runif( n, 0, 2*pi )
y0 <- runif( n, 0, 6*pi )

# Roll up the rectangle to form a Swiss roll
x <- x0 + rnorm( n, 0, .3 )

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library( quantreg )

x <- runif( 1000, 0, 10 )
y <- 30*exp(-(x-5)^2) + rnorm(1000) + x*rnorm(1000)
plot( x, y )

fit <- rq( y ~ x + I(x^2), .9 )
xg <- seq( 0, 10, l=1000 )
lines( xg, predict( fit, data.frame( x=xg, `I(x^2)`=xg^2 ) ), col="red" )

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# A sketch on how one can use hwriter to display an image when hovering
# over a table row.

library( hwriter )

# Make a data frame with some parameters or other data
df <- data.frame(
   name = sprintf( "Lissajous-%02d", 0:99 ),
   freq.x = floor( runif( 100, min=2, max=8 ) ), 
   freq.y = floor( runif( 100, min=2, max=8 ) ) )