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前面我们已经见了GEO芯片差异分析两组如何做差异分析
GEO芯片分析中的大坑,差异基因完全相反!
接着讲了,差异分析的另外一种方式,以及多组如何同时做差异分析。
GEO芯片如果超过了两组,也可以一次搞定差异分析
今天我们讲一下,配对样如何做差异分析。该部分内容取材于这个诚意GEO帖子。
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如果不配对,分析应该是这样的
library(limma)## 如果不是配对的group 'before',18),rep('after',18))group group,levels = c("before","after"),ordered = F)design group)fit fit2
最终可以通过添加p.value
直接提取差异基因
allDiff1=topTable(fit2,adjust='fdr',coef=2,number=Inf ,p.value=0.05)
有6796个差异基因,部分数据如下
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