分组均值模型的设计矩阵
在上一章中，您使用传统的处理对比参数化方法，对白血病数据进行了差异表达检验。作为学习更灵活的分组均值参数化的第一步，您将重新检验该白血病数据，以确认能够得到相同的结果。
本练习是课程的一部分
在 R 中使用 limma 进行差异表达分析
练习说明
包含白血病数据的 ExpressionSet 对象 eset 已加载到您的工作空间。
- 使用
model.matrix创建一个没有截距的设计矩阵。请回忆，本研究关注的变量（进展型与稳定型癌症）位于表型数据框的Disease列中。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Create design matrix with no intercept
design <- ___(~___ + ___, data = ___(eset))
# Count the number of samples modeled by each coefficient
colSums(design)