本文介绍了如何在R中利用limma包进行Affymetrix基因芯片的数据处理和差异表达分析。通过选择CEL文件，进行RMA预处理，构建实验设计矩阵，使用 Moderated t-statistic 进行统计分析，筛选出P值小于0.01且 fold change 大于1.5或小于-1.5的差异基因，并进行了相关可视化展示。
library(limma)%把limma包载入R中
library(tcltk)%把tcltk包载入R中
library(affy)%把affy包载入R包中
filters <- matrix(c("CEL file", ".[Cc][Ee][Ll]", "All", ".*"), ncol = 2, byrow = T)%生成2*2字符矩阵，用来定义选择文件类型
cel.files <-tk_choose.files(caption = "Select CELs", multi = TRUE,filters = filters, index = 1)%跳出选择文件窗口并选择文件
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