R语言如何通过基因的表达将样本分成两组

你可以使用R语言中的一些常见的生物统计学软件包，如edgeR、DESeq2或limma，来将基因表达数据分成两组。

以下是一个使用edgeR包的示例代码：

首先，读入基因表达数据，并将其转换为edgeR包中的DGEList对象：

library(edgeR)
counts <- read.table("counts.txt", header=TRUE, row.names=1)
dge <- DGEList(counts=counts)

接下来，对基因表达数据进行归一化和过滤：

dge <- calcNormFactors(dge)
keep <- rowSums(cpm(dge) > 1) >= 2
dge <- dge[keep,]

然后，使用edgeR中的exactTest函数进行差异分析，并将结果存储在一个对象中：

group <- factor(c(rep("Group1", 3), rep("Group2", 3)))
design <- model.matrix(~group)
dge <- estimateDisp(dge, design)
fit <- glmQLFit(dge, design)
qlf <- glmQLFTest(fit, coef=2)

最后，根据基因的显著性水平将样本分为两组：

sig_genes <- qlf$table$FDR < 0.05
group1 <- counts[,group=="Group1"][sig_genes,]
group2 <- counts[,group=="Group2"][sig_genes,]

这将基于差异分析的结果将基因表达数据分为两组。