用limma包进行多组差异表达分析

写在前面：最近在使用limma包进行差异表达分析，参考了网上许多教程都觉得说的云里雾里，很不清楚。经过我自己一段时间非常痛苦的钻研，弄明白了，解决了我的实际需求。于是决定将我的分析经验写下来，分享给需要的人。

 首先加载前期预处理好的表达矩阵。（我的原始表达矩阵文件已附在文后，大家有需要可以下载实践）

setwd("E://Rworkplace")
data<-read.table("GSE98793.txt")

表达矩阵格式如下图所示，行名为基因名，列名为样本名。

创建样本分类信息表。

所谓样本分类信息表，实际上就是值你的样本名一一对应的属性是什么（譬如case还是control）。

我自己根据GEO数据库中该芯片的分类信息先自己在excel中整理了一张表。因为这张芯片原作者在上传数据的时候，样本分类数据很乱，实验组和对照组的样本有时候交错分布，譬如ID为GSM2612287的样本是第192个样本，是对照组即健康人群。而ID为GSM2612128的样本是第33个样本，取样自重症抑郁症患者。我们在对样本进行差异表达分析之前，一定要做的工作是弄明白每一个样本的属性，我做这个工作，实际上是对样本的属性进行了手工注释。

然后我将上图中的第二第三列，复制单独保存在一个txt文档中。（即gene_list.txt）