R语言利用lasson回归在差异基因中筛选关键基因代码

下面是利用R语言进行Lasso回归筛选差异基因的代码：

# 假设有一组基因表达数据，其中前n个基因为差异基因
set.seed(123)
n <- 50
p <- 100
x <- matrix(rnorm(n*p), ncol=p)
y <- x[,1:n] %*% rnorm(n) + rnorm(n)

# 进行Lasso回归
library(glmnet)
fit <- glmnet(x, y, alpha=1) # alpha=1表示Lasso回归
plot(fit, xvar="lambda", label=TRUE) # 绘制lambda与系数的关系图

在上述代码中，我们首先生成了一组包含50个差异基因的基因表达数据。然后，利用glmnet包中的glmnet函数进行Lasso回归，其中alpha=1表示使用Lasso回归。最后，我们可以绘制lambda与系数的关系图，以帮助我们选择最优的lambda值。