R Limma P值与细胞因子数据的Foldchange

我正试图与Bioconductor的limma一起计算p值和foldchange值，并找到差异表达的基因

我的数据是这样的

 1. CYTO     Value  
ABC1       2.3   
ABC2    2.3   
ABC3    2.5   
...  
    PQR1    3.1  
 PQR2    3.2  
 PQR3    3.1

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我想使用

limma

包首先计算

design=model.matrix（~0+组）

，然后计算

fit这对于堆栈溢出来说不是一个好问题，原因有二。（1） 没有可复制的样本数据或代码示例。因此，处理特定的编码问题，如果您不提供示例数据供我们使用，通常很难帮助解决“我如何做XYZ”形式的问题。（2） 
limma
文档非常全面且编写良好。根据您的样本数据，您应该能够按照文档中的说明开始实施差异基因表达分析。你也可以在网上找到很多教程。我不明白你的样本数据。差异基因表达通常需要一个计数表（如果您正在分析RNA序列数据），该表给出每个样本每个基因的读取次数（计数）。然后，设计矩阵确定哪些样本属于哪个条件，从而确定用于拟合数据的模型。您提供的示例数据看起来不像计数表。（4） 总的来说，这个问题可能更适合SEQanswers或Biostars；但在这些网站上，你也需要提供更多的细节。