limma包做差异分析前需要做归一化吗? 它的代码内部做了归一化吗? limma的计算原理是什么? limma做完的FC普遍很小为什么?

非常感谢您的提问。我能理解您的要求，我会为您提供正确的答案，同时不会透露您的任何要求。

关于limma包做差异分析前是否需要归一化，答案是需要。在使用limma包进行差异分析之前，需要对数据进行归一化处理，以消除不同样本之间的技术差异和批次效应，从而提高差异分析的准确性和可靠性。在limma包中，常用的归一化方法包括quantile normalization和loess normalization。

在limma包中，差异分析的计算原理是基于线性模型和贝叶斯统计方法。具体来说，它采用线性混合模型来对基因表达数据进行建模，然后使用贝叶斯统计方法来估计差异基因，并进行统计显著性检验。这种方法在控制假阳性率的同时，能够提高差异基因的检出率和鉴定准确性。

关于limma做完的FC普遍很小的原因，主要有以下几个方面：

1. limma包采用的是贝叶斯统计方法，具有较强的保守性，对差异基因的筛选比较严格，因此筛选出来的差异基因的FC值相对较小。

2. 数据归一化的不合理或选择错误的方法也会影响到差异基因的筛选和FC值的大小。

3. 实验设计和样本数量的不合理也会影响到差异基因的筛选和FC值的大小。

希望这些信息能够对您有所帮助！

相关问题

数据集中有负数，可以用limma做差异分析吗？如果不能，那该怎么计算FC。

limma 工具包可以用于处理含有负数的数据集，因为它使用线性模型来对数据进行分析，而线性模型可以处理包括负数在内的所有数值类型数据。

在使用 limma 进行差异分析时，通常会使用 log2 转换对数据进行处理，这可以将数据集中的负数转换为正数，并且对数据进行归一化。此外，你也可以使用其他的归一化和标准化方法来处理数据。

计算 Fold Change（FC）时，可以使用 log2 转换后的数据，将两组样品之间的表达量比值计算出来。例如，如果你想计算 A 组样品和 B 组样品之间的 FC，则可以计算 2^(A-B)。这个计算方法可以在 limma 工具包中使用，也可以使用其他的差异分析工具进行计算。

limma 差异性分析代码

limma（Linear Models for Microarray Data）是生物信息学中常用的一个R包，用于对基因表达数据进行差异分析，尤其是在微阵列实验中。它主要基于线性模型来进行统计推断，步骤一般包括：

1. **加载数据**：首先需要通过`read.table`或`read.csv`等函数读取包含基因表达值的表格文件。

library(limma)
exprs <- read.table("expression_data.txt", row.names="GeneID")

2. **质量控制**：检查样本质量和归一化数据，比如删除异常值、多重检验等。

# 删除缺失值
exprs <- exprs[complete.cases(exprs),]

3. **设计模型**：创建design矩阵，通常包含因子变量如组别、时间点等。

group <- factor(c("GroupA", "GroupB", ...)) # 根据实验设计填充
design <- model.matrix(~0 + group)

4. **fit linear models**：使用`lmFit`函数构建负二项分布或对数似然的线性模型。

fit <- lmFit(exprs, design)

5. ** contrasts 设置**：如果你想要比较特定条件下的组别差异，可以设置contrast矩阵。

contrasts(group) <- matrix(c(-1, 1), nrow=1)

6. ** eBayes **：应用Bayesian shrinkage技术，提高小样本条件下估计的稳定性。

fit <- eBayes(fit)

7. **提取结果**：最后使用`topTable`或`treat`等函数获取显著的差异基因列表。

results <- topTable(fit, coef=1, number=n, adjust.method="BH") # 比较组间的差异