我正在查看来自同一患者的转移瘤和主要肿瘤中数千个基因的 mRNA 表达数据。从具有多个转移的那些，所有转移获得单独的数据。该表看起来像下面的那个。
Subjects Type GeneA GeneB GeneC
A Met 1 2 5
A Main 3 6 43
B Met 5 1 3
B Met 1 44 2
B Main 3 4 3
我想对每个患者和基因进行成对 t 检验，以查看哪些基因在所有患者的转移和肿瘤之间始终如一地变化（即比较患者 A、B、C 等的 GeneA Met/Main，等等所有基因）和然后调整 p 值以保持 5% 的错误发现率。我已经设法运行未配对的 t 检验，汇集所有科目，如下所示，但我无法理解如何执行配对 t 检验。任何帮助表示赞赏。
library(multtest)
teststat<-mt.teststat(t(mydata[,3:N]),mydata[,2])#N is the last column
rawp = 2 * (1 - pnorm(abs(teststat)))
procedures = c("BH")
adjusted = mt.rawp2adjp(rawp, procedures)