按照字母排序，谁排在后面谁是分子，排在前面为分母
GEO的芯片分析，一到了差异分析部分，几乎没有悬念，因为其中的步骤都是limma包的作者定义的，我们没有修改的空间，这里面常见的坑就是，
差异分析的结果会完全相反，原本高表达的会变成低表达。
不懂内在逻辑的时候，想要正确完全靠的是运气，主要看两组的命名，比如，一个3vs3的实验，我们的分组是这个样子的。
group <- c(rep("con",3),rep("treat",3))
前面三个是control，后面三个是treat。这时候，算出来的结果就是treat比上control，没有问题。因为默认情况下因子的排序是按照字母的前后顺序排列的，control在treat之前。
如果我们把两组命名为，cancer 和normal
group <- c(rep("cancer",3),rep("normal",3))
那么由于n在c的后面，所以最终的结果会变成normal比上cancer，所以的差异基因变化值都会相反。
如何 避免呢？这里要用到因子的排序。只要每次在levels里面，把真实的对照组放在前面就可以了。
group <- c(rep("con",3),rep("treat",3))
group <- factor(group,levels = c("con","treat"),ordered = F)
换一个名字也是一样的，只要把对照组放在前面即可
group <- c(rep("treat",8),rep("vector",10))
group <- factor(group,levels = c("vector","treat"),ordered = F)
设置了分组后，接下来的操作是固定的
## 1.构建比较矩阵design <- model.matrix(~group)## 比较矩阵命名colnames(design) <- levels(group)
design
#2.线性模型拟合
fit <- lmFit(exprSet,design)
#3.贝叶斯检验
fit2 <- eBayes(fit)
最终只有输出差异基因的时候要强调一下,coef要选择2。
allDiff=topTable(fit2,adjust='fdr',coef=2,number=Inf)
其中，group不一定是要很整齐的前面是对照，后面是处理，样本的顺序可以是乱的。比如这一篇中的group也是可以的。
GEO的样本名称太多而且排序不规则，你们都是手动分组的么？
作者：一路向前莫问前程前程似锦
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来源：简书
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