以群組平均檢驗差異表現
現在你已經指定了 design 矩陣與 contrasts 矩陣，可以開始檢驗差異表現。
本練習屬於課程
使用 R 中的 limma 進行差異表達分析
練習說明
已在你的工作空間中載入含白血病資料的 ExpressionSet 物件 eset、design 矩陣（design），以及 contrasts 矩陣（cm）。
使用
lmFit套用模型係數。使用
contrasts.fit套用對比。使用
eBayes計算 t 統計量。使用
decideTests彙整結果。在群組平均模型中沒有截距項，因此不需要像在 treatment-contrasts 參數化時那樣對fit2取子集。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Load package
library(limma)
# Fit the model
fit <- ___(eset, ___)
# Fit the contrasts
fit2 <- ___(fit, contrasts = ___)
# Calculate the t-statistics for the contrasts
fit2 <- ___(fit2)
# Summarize results
results <- ___(fit2)
summary(results)