所以我使用 r 和包 Bioconductor (oligo), (limma) 来分析一些微阵列数据。

我在配对分析中遇到了麻烦。

所以这是我的表型数据

ph@data ph@data index filename group WT1 WT WT1 WT WT2 WT WT2 WT WT3 WT WT3 WT WT4 WT WT4 WT LT1 LT LT1 LT LT2 LT LT2 LT LT3 LT LT3 LT LT4 LT LT4 LT TG1 TG TG1 TG TG2 TG TG2 TG TG3 TG TG3 TG TG4 TG TG4 TG

所以为了分析我做了这个代码：

然后我起诉这个来比较我的组：

contrast.matrix = makeContrasts(LT-WT,TG-WT,LT-TG,levels=design) data.fit.con = contrasts.fit(data.fit,contrast.matrix) data.fit.eb = eBayes(data.fit.con)

所以在这一切之后，我想比较我的组：

所以现在我的 phenoData 看起来像这样：

B1 是生物复制，然后我有野生型、同窝仔和转基因组

比较我的样品我正在尝试这个

colnames(paired.design)=c("Intercept","B4vsB1","B3vsB1","B2vsB1","B4vsB2","B3vsB2","B4vsB3","littermatevscontrol","transgenicvscontrol")

但后来我得到了这个错误： Error in `colnames<-`(`*tmp*`, value = c("Intercept", "WTvsLT", "WTvsTG", : attempt to set 'colnames' on an object with less than two dimensions

我做错了什么，这是比较我的数据的正确方法？

我正在尝试与limmaBioconductor 合作计算 p 值和倍数变化值并找到差异表达的基因。

我的数据看起来像这样。

我想使用该limma包首先计算design = model.matrix(~0+group)，然后fit <- lmFit(Data$VALUE , design)我可以使用该eBayes()函数并计算 p 值和折叠变化值。

注意：我们试图找出哪个基因 EG：ABC1，比另一个基因表达的差异更大。2：基因名称gene_name和访问信息的组合，例如：ABC1（1是第一次访问）

经过一天的谷歌搜索，我决定最好在这里问这个问题。

所以实验是我有来自 3 名患者的大量 RNA seq 数据：A、B、C。他们的 RNA seq 数据是针对预处理、治疗周期 1、治疗周期 2、治疗周期 3 获得的。

所以我总共有 12 个批量 RNA seq 样本：

• A.PreTreat -> A.Cycle1 -> A.Cycle2 -> A.Cycle3

• B.PreTreat -> B.Cycle1 -> B.Cycle2 -> B.Cycle3

• C.PreTreat -> C.Cycle1 -> C.Cycle2 -> C.Cycle3

我想使用 得到不同周期（即周期 3 到预处理，周期 3 到周期 2）之间的差异基因列表model.matrix(), lmFit(), makeContrasts(), contrasts.fit(), eBayes()，所有这些都在 limma 包中。

这是我的最小工作示例。

到目前为止，我被困在没有残留的自由度错误上。

我什至不确定这是否是 limma 统计上正确的方法来解决我在所有患者的第 3 周期治疗与预处理之间获取差异基因列表的问题。

任何帮助将不胜感激。

谢谢！

我将该makeContrasts函数用作管道的一部分（使用 limma）。我有几项研究，一个接一个地进入管道。对于其中两个，makeContrasts 函数如下所示：

和

由于每项研究的对比不同，我无法将它们合并到管道中。因此，我将函数的内容转换为字符串：

这样我就可以做makeContrasts(unstring(aarts_2))，但我不知道如何解开字符串aarts_2以便函数读取它。或者，如果有更好的方法来做到这一点。我将不胜感激。

谢谢。

我是 R 和 Limma 的新手，我尝试使用 Limma 指南分析数据集。到目前为止，一切都很好，但现在我只想在“y”中包含我的数据集中的 5 种细胞类型中的 3 种，以及任何进一步的分析。如何“选择”或“排除”我在目标文件中定义的条件/单元格类型？

想要制作一个根据重要性和差异表达着色的火山图。使用来自 Limma 对象的 R 中的 toptable 制作了一个数据框。根据调整后的 p 值和 logfc 将颜色列添加到数据框中。所以每个基因也有一个颜色分配（“填充），然后用这些颜色来制作ggplot：

但是 ggplot 没有正确着色：

不正确的情节

如果我将形状添加到美学中，则会出现错误：

错误：无法将连续变量映射到形状 Runrlang::last_error()以查看错误发生的位置。

有谁知道如何解决这个问题？我不知道为什么会出错（Ps 我对 R 很陌生）

谢谢你的帮助！！

我正在使用 Limma 进行反分析，并且我有很多样本。我试图计算设计矩阵，然后计算 lmFit()。但是当我调用 lmFit 它返回

系数不可估计

参考设计矩阵中的最后一个系数。某些行有一些 NA 值，所以在计算设计矩阵之前我删除了它们。这是代码：

其中 x 是 DGE 对象。y 是一个数值变量，包含几乎不同的值。所以当我创建设计矩阵时，它包含很多列，因为变量 y 有很多级别。所以也许我应该创建一个新的变量 y2 ，使用ifelse()函数将 y 中的值划分为某些类别。

我正在做安捷伦双通道微阵列分析的差异表达，我得到了 MA 列表，我想将其转换为表达矩阵，我可以使用 MAlist$A 来生成它，因为它是 log2 值。M矩阵有很多负值，真的很低，不知道好不好？这是箱线图

我的代码

这是我的目标.txt

我正在分析一些微阵列数据。对于每个捐赠者，我都有一个“干预前”和一个“干预后”的 idat 文件。我已经使用 Limma 包和 read.idat() 函数成功地将这些读入 R。但是，生成的对象在目标中只有一列：“IDATfile”。我相信如果我使用 read.ilmn()，我会指定一个 targets.txt 文件，但在使用 read.idat() 时我看不到这个选项。例如，在Limma 用户指南Illumina 示例中，目标是“供体”、“年龄”和“细胞类型”。我如何告诉 Limma 将什么作为目标？我想要“捐赠者”和“干预”。

我的意思的一个例子：

而不是“IDATfile”，我希望这是“捐助者”和“干预”。我可以通过执行 read.idat(..., dateinfo=TRUE) 将原始 IDAT 文件的其他一些列作为进一步的目标，但我不知道如何编辑这些列以使它们成为“捐赠者”和“干预” ：

如果需要更多信息，请告诉我，非常感谢任何帮助！

我在 RNAseq 数据上计算 LIMMA。当我使用这个公式时：

里面voomWithDreamWeights()我没有问题。当我向此公式添加变量时，出现以下错误：

年龄和给我这个问题的变量是连续变量。