lmFit模型数据集要求

Question

我对R很新，尝试分析一些表达式数组数据。

对于基因表达分析，我们使用线性拟合和eBayes来计算数据。但是，如果每种情况只有一个样本（比如说1个对照，1个实验），我仍然可以使用lmFit/eBayes函数，或者只是为MA结果查找顶部基因。是否因为计算协同效率需要每个条件至少两个样本？

我阅读了limma包装手册。它列举了一些例子。我注意到，在时间过程实验（第50页）中，案例有两个0小时重量，两个0小时亩，一个6小时重量，一个6小时亩，一个24小时重量和一个24小时亩。它完成了lmFit/eBayes流程。是因为这是一个时间过程吗？如果我有一个时间过程数据，其中每个条件仍然包含一个样本（例如，1个控制和1个实验，时间为0小时，6小时，12小时和24小时），那么使用lmFit/eBays计算协同效率是否合理？

非常感谢！

Answer 1

由于方差为0，因此经验贝叶斯平滑（标准误差）会有问题。我试着用玩具例子，这里是它给人的错误：

> efit<-eBayes(fit) 

Error in ebayes(fit = fit, proportion = proportion, stdev.coef.lim = stdev.coef.lim) : No residual degrees of freedom in linear model fits

Answer 2

是的，时间过程是一个特例。假定表达式随着时间流逝平稳变化，并且使用回归来拟合时间趋势。 在所有其他设计中，您需要复制来检测差异表达。