limma差异分析中分组矩阵怎么构建，我有374个HCC样本和50个Normal样本，它们分别有一个基因表达矩阵和GSVA打分矩阵，那么这个分组矩阵该怎么获取

在limma（Linear Models for Microarray Data）这种生物信息学软件包中进行差异表达分析时，首先需要构建分组矩阵（group matrix），它通常包含每个样本所属的组别信息。对于你提供的数据，有374个肝癌（HCC）样本和50个正常（Normal）样本，你需要将这两个类别分别归入不同的列。

以下是构建分组矩阵的基本步骤：

1. 创建一个空的数据框（DataFrame）作为分组矩阵，其中行代表样本，列代表组别，数值可以是1或0来表示样本属于哪一组。例如，HCC样本可以用1表示，Normal样本用0表示。

sample_groups <- data.frame(
  SampleID = c(HCC_samples$SampleID, Normal_samples$SampleID), # 根据实际文件名替换
  Group = rep(c("HCC", "Normal"), c(374, 50)) # HCC样本对应"HCC"，Normal样本对应"Normal"
)

这里的`SampleID`列应是你现有的基因表达矩阵或GSVA打分矩阵中的样本ID，确保匹配。

2. 确保样本ID在两个矩阵中是一致的，并将分组矩阵按照样本ID排序，便于后续的关联和分析。

sample_groups <- sample_groups[order(sample_groups$SampleID), ]

3. 最后，你可以使用`row.names`设置成你的基因表达矩阵或GSVA矩阵的行索引，以便于与原始数据合并。

sample_groups$SampleID <- rownames(expression_matrix) # 替换expression_matrix为你实际的基因表达矩阵名

现在你有了分组矩阵，就可以用它来进行两组间的差异分析了。记得在limma中使用`design`函数指定这个分组矩阵作为设计矩阵，然后运行如` eBayes()`、`topTable()`等函数进行统计推断。