生信初学者教程（十三）：差异分析之limma
介绍
基因表达差异分析是一种用来比较不同条件下基因表达水平的方法，其目的是发现在不同条件下表达水平有显著差异的基因。这种分析通常在生物学研究中用于识别与特定生物过程、疾病或环境因素相关的基因。
limma（linear models for microarray data）是一种广泛应用于基因表达数据分析的统计方法，特别适用于RNA测序数据的差异分析。以下是limma方法的主要步骤：
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数据预处理： 对原始的基因表达数据进行预处理，包括去除低质量的读数、去除不稳定的基因和批次效应的校正等。
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建立线性模型： limma使用线性模型来描述基因表达数据，通常包括样本之间的差异以及可能的混杂因素（如批次效应、性别等）。模型的形式可以根据具体实验设计进行调整。
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贝叶斯估计： 使用贝叶斯方法对线性模型中的参数进行估计。这包括对每个基因的表达水平的估计以及其差异的估计。
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经验贝叶斯调整： limma使用经验贝叶斯方法来调整每个基因的差异表达的统计显著性水平。这有助于提高对差异表达基因的识别的准确性，并控制假阳性率。
原文地址：https://blog.csdn.net/H20230717/article/details/142574188
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