我有一个 DGEList x，其中包含行中的基因和列中的样本（同一患者的多个样本）。我的数据中没有 NA，因为我使用了 complete.case 函数（）。我以这种方式创建设计矩阵：
design <- model.matrix(~0 + f1 + f2 + f3 + f4 + f5 + f6 + f7 + f8 + f9 + age + gender, data=x$samples)
其中 f 是一些特征（在这种情况下，我有 9 个特征）。这些只是数字向量而不是因子，因此在设计矩阵中每个特征只有一列（等于年龄）。相反，性别是一个因素（M 或 F）。所以在设计矩阵中它有 2 列。
当我打电话时：
v <- voom(x, design, plot = F)
它返回：
系数不可估计：f7 f8 f9 age genderF genderM
警告信息：17080 探针的部分 NA 系数我发现在传递给 model.matrix 的总值不再为 6 之前是可以的。
为什么 ？？
当我调用时：vfit <- lmFit(v, design)
它返回相同的警告，并且 vift$coefficents 中对应的列 (f7 f8 f9 age genderF genderM) 仅带有 NA。
我的另一个问题是？在 model.matrix 中使用多少个参数是正确的？因为我看到在model.matrix中传递6个参数没有错误，所以没问题，但不会超过6个。当我在model.matrix()中使用超过6个值时，它会返回之前描述的问题。