群平均に基づくコントラスト行列
今回は group-means パラメータ化を使っているため、limma のパイプラインに追加のステップが必要です。係数はそれぞれ、2つのサンプル群ごとの平均発現量を表します。そのため、進行性と安定性の白血病間の差を検定するために、カスタムコントラストを指定する必要があります。
この演習はコースの一部です
R での limma を用いた Differential Expression 解析
演習の手順
白血病データを含む ExpressionSet オブジェクト eset と、先ほど作成したデザイン行列（design）はワークスペースに読み込まれています。
makeContrastsを使って、進行性と安定性のがんの平均発現量の差であるコントラストstatusを定義します。引数
levelsにはデザイン行列designを渡します。これにより、designの列名（係数に対応）がコントラストの定義にそのまま使えるようになります。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Load package
library(limma)
# Create a contrasts matrix
cm <- ___(status = ___ - ___,
levels = ___)
# View the contrasts matrix
cm