R 预处理微阵列数据的T检验

我对生物信息学完全陌生，但我有一个微阵列数据文件（txt），其中包含已进行Log2转换的预处理数据。它看起来像这样：

ProbeID GSM1843834_BCR_T100_Probe40.CEL GSM1843835_BCR_T101_Probe44.CEL 1007_s_在6.21000831 6.990158924
1255_g_在9.335597098.343160084 1552271_电话：3.912098064 4.29430522

基本上，它是一个数据帧，共有54675行（探测ID）和21列，它们是BCR或CLRT组。BCR从第2列到第11列，CTRL从第12列到第21列

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我正在尝试进行t检验和limma检验，以查看“BCR”组和“CLRT”组之间是否存在任何显著不同的基因，并在BH-FDR调整的p值<0.01水平和折叠变化>2的截止点处选择显著基因，或者您想对每行分别应用

t.test

，还是需要

t.test（preprocessed.data[2:11]，preprocessed.data[12:21]）

？我需要对每一行分别进行t检验，是的。基本上，每一行都是不同的基因，我试图测试两组“BCR”和“CTRL”之间的差异表达基因。我试图创建一个样本数据集，并在行上运行了

t.test

，效果很好。没有数据样本很难判断。你能用

dput（head（preprocessed.data））更新你的问题吗

以便我们了解数据的实际情况？您是要对每一行分别应用

t.test

，还是需要

t.test（预处理的.data[2:11]，预处理的.data[12:21]）

？我需要对每一行分别进行t检验，是的。基本上，每一行都是不同的基因，我正在尝试测试“BCR”和“CTRL”两组之间差异表达的基因。我尝试创建一个样本数据集，并在行上运行了

t.test

，效果很好。如果没有您的数据样本，很难判断。您能否使用

dput（head（preprocessed.data））

更新您的问题，以便我们了解您的数据实际上是如何的？

pvalue.BCR.CTRL<-apply(preprocessed.data,1,function(x){t.test(x[2:11],x[12:21])$p.value})