R语言中寻找差异基因的函数有哪几种

在 R 语言中，有许多用于分析基因表达数据并找出差异基因的函数和包。以下是几个常用的工具和方法：

1. **DESeq2**: 这是生物信息学领域常用的一个包，提供了 `DESeq()` 函数来执行差异表达分析。它通过负二项分布模型估计条件均值差异，并计算显著性水平。

2. **limma**: 该包（linear models for microarray data）提供了 ` eBayes()` 函数来进行差异表达分析，适合于微阵列数据。它使用线性模型并进行贝塞尔正则化。

3. **edgeR**: 另一个专门处理高通量测序数据的包，提供 `glmLRT()` 或 `qlfTest()` 函数，执行glm通用线性模型检验。

4. **DESeq-All**: 如果你想要比较多个组间的差异，`DESeq2` 的 `results(dds, contrast = c("condition", "level1", "level2"))` 方法可以用于设定对比。

5. **limma-voom**: `limma` 包中的 `voom()` 函数配合 `lmFit()` 和 ` eBayes()` 可以进行更复杂的设计，如微阵列数据的正交设计。

6. **clusterProfiler**: 这个包提供了一个方便的接口来整合多种分析方法，包括寻找富集通路和基因列表比较。

相关问题：
1. DESeq2和limma的主要区别是什么？
2. 在使用edgeR进行差异表达分析时，如何设置对照组？
3. limma-voom是如何改善原limma方法的？

相关问题

C++中的函数调用有哪几种方式？它们有什么区别

C语言中的函数调用主要有以下几种方式：

1. 普通函数调用：通过函数名加上参数列表执行函数。例如：add(2, 3)。

2. 指针函数调用：通过函数指针来调用函数。例如：int (*p)(int, int) = add; (*p)(2, 3)或者p(2, 3)。

3. 递归函数调用：函数直接或者间接调用自身。例如：factorial(5) = 5 * factorial(4)。

4. 回调函数调用：将一个函数的指针作为参数，传递给另一个函数，让另一个函数在特定条件下调用该函数。例如：qsort函数。

这些方式之间主要的区别在于调用过程的形式，而不是性能方面的差异。每种方式都有自己的优点和适用场景，程序员根据实际情况进行选择。

hive的自定义函数有哪几种

Hive的自定义函数主要有三种类型：

1. User Defined Functions (UDF)：这是最基本的自定义函数类型，用户可以直接编写函数，并将其注册到Hive中供查询使用。UDF可以是Java、Python或者其他支持的语言编写的。

2. UDAF (User Defined Aggregate Function)：这种类型的函数用于处理集合数据，如求和、平均值等操作，通常会在一组输入值上返回单一的结果。UDAF在处理大量数据时更为高效。

3. UDFC (User Defined Complex Type Constructor)：这类函数主要用于创建复杂的结构化数据类型，比如Map或数组。它允许用户动态构建更复杂的数据结构并存储在Hive表中。

要使用自定义函数，你需要将它们打包成JAR文件，然后在Hive中通过`ADD JAR`命令加载。接下来，在SQL查询中引用这些函数就像内置函数一样。