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1、limma包的使用技巧原文地址：limma包的使用技巧作者：牛牛龙limmarpackage是一个功能比较全的包，既含有cDNA芯片的RAWdata输入、前处理(归一化)功能，同时也有差异化基因分析的“线性”算法(limma:LinearModelsforMicroarrayData)，特别是对于“多因素实验(multifactordesignedexperiment)”。limmar包的可扩展性非常强，单通道(onechannel)或者双通道(towchannel)数据都可以分析差异基因，甚至也包括了定量PCR和RNA-seq(第一次见分析microarray的包也能处理RNA-
2、seq)。limmarpackage是一个集大成的包，对载入数据、数据前处理(背景矫正、组内归一化和组间归一化都有很多种选择方法)、差异基因分析都有很多的选择。而且，所设计的线性回归和经验贝叶斯方法找差异基因非常值得学习。1.读入样本信息使用函数读readTargets(file="Targets.txt",path=NULL,sep="t",row.names=NULL,quote=""”,...)。这个函数其实是一个包装了的read.table()，读入的是样本的信息，创建的对象类似于marray包的marrayInfos和Biobase包的AnnotatedDataFrame
3、。2.读入探针密度数据与marray包一致，Bioconductor不能读入原始的TIFF图像文件，只能输出扫描仪输入的、转换成数字信号的文本文件。使用函数read.maimages（files=NULL,source="generic",path=NULL,ext=NULL,names=NULL,columns=NULL,other.columns=NULL,annotation=NULL,green.only=FALSE,wt.fun=NULL,verbose=TRUE,sep="t",quote=NULL,...）参数说明：files需要通过函数dir（pattern="My
4、pattern"）配合正则表达式筛选（规范命名很重要），同时该函数可以读入符合格式的压缩过的文件，比如*.txt.gz的文件，这极大的减小的数据储存大小；source的取值分为两类，一类是“高富帅”，比如“agilent”、“spot”等等（下表），它们是特定扫描仪器的特定输出格式；如果不幸是“屌丝”，即格式是自己规定的，可以选定source="generic"，这时需要规定columns；任何cDNA文件都要有R/G/Rb/Gb四列（Mean或者Median）；annotation可以规定哪些是注释列；wt.fun用于对点样点进行质量评估，取值为0表示这些点将在后续的分析中被剔除
5、，取值位1表示需要保留，对点样点的评估依赖于图像扫描软件的程序设定，比如SPOT和GenePix软件，查看QualityWeights(现成函数或者自己写函数)。读入单通道数据：读入单通道数据，可以设定green.only=TRUE即可，然后对应读入columns=list(G="Col1",Gb="Col2")。读入的数据，如果是单通道，则成为EListRawclass；如果是双通道，则是RGListclass。数据操作：cbind()：合并数据；“[”：分割数据；RGListclass有的names是"R",G",Rb",Gb"「weights","printer","gene
6、s"，"targets"，"notes"：R/G/Rb/Gb分别红和绿的前景和背景噪音；weight是扫描软件的质量评估；printer是点样规则(printerlayout);genes是基因注释；target是样本注释；notes是一般注释。可以通过myRGList$names进行相应的取值和赋值。3.前处理cDNA芯片前处理的流程是：背景去除(backgroundcorrection)-->组内归一化(with-arraynormalization)-->组间归一化(between-arraynormalization)。最后一步组间归一化可选，注意trade-o
7、ff原则。3.1背景去除：backgroundCorrect(RG,method="auto",offset=0,printer=RG$printer,normexp.method="saddle",verbose=TRUE)RG:可以是EListRaw，也可以是RGListclass;method:取“auto”，“none”，“subtract”，"half","minimum","movingmin","edwards"或者"normexp";normexp.m
