R 给出单调/重复调整p值的BH校正程序

我在对基因表达数据进行基本的R分析。该分析旨在发现肾上腺基因表达是否存在性别差异

将数据分为男性和女性，随后进行t检验。最后，我得到了一组p值，并对其执行了BH校正程序。但是我得到的调整后的p值是单调的，相同的值从头到尾重复。我找不到任何10%显著性水平的拒绝。可能有什么问题

以下是对基因表达数据进行t检验的R代码：

first.row这本身不是一个“问题”。请看这两篇文章，了解伯克希尔哈撒韦修正案的详情
和

你拥有的数据（假设它经过适当的预处理/标准化）表明，性别之间没有显著差异。可能还有其他需要考虑的混淆效应（批次、年龄、疾病状态等）。
这本身不是一个“问题”。请看这两篇文章，了解伯克希尔哈撒韦修正案的详情
和

你拥有的数据（假设它经过适当的预处理/标准化）表明，性别之间没有显著差异。不过，您可能需要考虑其他混淆效应（批次、年龄、疾病状态等）。
欢迎使用Stackoverflow，首先请查看上的链接。另外，请您提供一些您迄今为止所做的工作的示例，以便我们能够帮助您更好地理解您的问题是什么？@Pierre，我已经编辑了我发布的问题。请帮助找到解决方案。提前感谢。欢迎使用Stackoverflow，首先请查看上的链接。另外，您能给我们提供一些您到目前为止所做的工作的例子，以便我们能够帮助您更好地理解您的问题是什么吗？@Pierre，我已经编辑了我发布的问题。请帮助我们找到解决方案。提前感谢。
first.row <- t.test(son.a[1,males],son.a[1,-males])  

# Result from t-test :
# Welch Two Sample t-test
# data: son.a[1, males] and son.a[1, -males]
# t = 0.8923, df = 9.594, p-value = 0.3941
# alternative hypothesis: true difference in means is
#       not equal to 0
#       95 percent confidence interval:
#        -0.1188546 0.2761207
#        sample estimates:
#        mean of x mean of y
#        0.527884 0.449251

# Assigning a function 't.test.pvalue'
t.test.pvalue <- function(dat) {
    results <- t.test(dat[males],dat[-males])
    return(results$p.value)
    }

t.test.pvalue(son.a[1,])
# [1] 0.3940679





# Applying t.test.pvalue to all 42421 rows  
all.rows <- apply(son.a,1,t.test.pvalue)  

head(all.rows)
# [1] 0.3940679 0.5616102 0.6953087 0.3064443 0.8942156 0.8191188  

tail(all.rows)  
# [1] 0.8631147 0.3911861 0.4482372 0.8286146 0.8603733 0.2700229


# Loading "mutoss"
library("mutoss")

# Applying BH function
bh.adjustment <- BH(all.rows,alpha=0.1)
# Benjamini-Hochberg's (1995) step-up procedure
# Number of hyp.:    42421 
# Number of rej.:    0 

# Using p.adjust function
adjP <- p.adjust(all.rows,method = "BH")
adjP  
# [1] 0.9999772 0.9999772 0.9999772 0.9999772 0.9999772 0.9999772 0.9999772
 0.9999772 0.9999772
# [10] 0.9999772 0.9999772 0.9999772 0.9999772 0.9999772 0.9999772 0.9999772 0.9999772 0.9999772
# [19] 0.9999772 0.9999772 0.9999772 0.9999772 0.9999772 0.9999772 0.9999772 0.9999772 0.9999772