我正在尝试进行配对 t 检验并为我拥有的一些甲基化数据生成结果 p 值。
数据分为 6 列：治疗前每位患者 3 列，治疗后每位患者 3 列。每个基因有一行（几千个），值范围为 [0,1]。
我想对每一行进行 t 检验，并最终为每个基因生成一个 p 值。在这个配对 t 检验中，您将在 [1,1] 中获得值，与 [1,4] 配对，[1,2] 与 [1,5] 配对，[1,3] 与 [1 ,6]。
我不想使用 limma 包，因为这不是严格的数组数据。您可以将 limma 用于非数组数据吗？
我将如何进行每个 t 检验并生成结果 p 值？
下面是我现在正在运行的内容，但是 R 返回“t.test.default(cg.t[i, c(1, 3, 5)], cg.t[i, c(2, 4, 6) 中的错误）]）：没有足够的'x'观察"
pValue <- numeric(0)
for(i in seq(nrow(df)))
pValue <- c(pValue,
t.test(df[i,c(1,3,5)],
df[i,c(2,4,6)])$p.value)
请原谅我的天真，因为我在与 R 合作的第一年只是一名新手生物统计学家。感谢您的帮助。