limma 二维质谱

limma是一种常用的统计分析方法，主要用于RNA-seq和微阵列数据的差异表达分析。limma的全称是"Linear Models for Microarray and RNA-Seq Data"，它基于线性模型的思想，能够对基因表达数据进行差异分析和富集分析。

二维质谱（2D gel electrophoresis）是一种常用的蛋白质分离技术，它通过将蛋白质样品在两个维度上进行分离，通常是根据等电点（pI）和分子量（MW）进行分离。limma方法在质谱数据分析中也是可以应用的，可以用来对不同条件下的蛋白质表达进行差异分析和富集分析。

总之，limma方法可以用于不同类型的高通量生物学数据分析，包括RNA-seq和微阵列数据以及二维质谱数据。它提供了一种灵活、可靠且统计上严格的方法来发现差异表达基因或蛋白质，并为后续的生物学解释提供重要线索。