limma包提取铁死亡相关基因代码

以下是使用limma包进行差异分析来提取铁死亡相关基因的代码示例：

# 导入数据
library(limma)
data <- read.table("data.txt", header=TRUE, row.names=1)

# 设计矩阵
design <- model.matrix(~group, data=data)

# 创建线性模型
fit <- lmFit(data, design)

# 计算差异分析
contrast.matrix <- makeContrasts(group1-group2, levels=design)
fit2 <- contrasts.fit(fit, contrast.matrix)
fit2 <- eBayes(fit2)

# 提取差异表达基因
diff_genes <- topTable(fit2, adjust="fdr", sort.by="B", number=Inf)
diff_genes <- subset(diff_genes, abs(logFC) > 1 & adj.P.Val < 0.05)

# 输出结果
write.table(diff_genes, file="diff_genes.txt", sep="\t", quote=F, row.names=T, col.names=T)

在这个示例中，我们假设数据已经通过预处理和归一化。我们首先将数据读入到R中，然后创建一个设计矩阵来指定不同样本组。接下来，我们使用lmFit函数创建一个线性模型，并使用makeContrasts函数创建一个对比矩阵。然后，我们使用contrasts.fit函数计算差异分析，并使用eBayes函数进行统计分析。最后，我们使用topTable函数提取差异表达基因，并使用subset函数过滤出具有显著差异和大于1-fold变化的基因。最终结果保存在一个文本文件中。需要根据具体数据进行调整。