内容来自油管上Tanya Ting的‘tutorial for limma’，内容不多但是理清了一些概念
首先是Single Factor Design
Yi为样本i中基因Y的表达
首先需要一个Design Matrix
上图等式的矩阵表达形式
其次需要Contrast Matrix，这里计算T-N，这是我们的contrast of interest
Contrast Matrix
举例：2组3重复的实验
1、制作Design Martix和Contrast Matrix
-
手动设置Design Matrix和Contrast Matrix
DM
CM
-
利用limma包函数设置DM和CM
DM，使用model.matrix(~0+sample)，这里不需要intercept，不过作者没有作更多解释
CM，使用makeContrast()函数
2、fit Limma
lmFit()拟合线性模型，传递给contrast.fit(),再传递给eBayes()
deg for different expression gene
3、两因素设计
2种处理，3重复共12个样本
不仅要关注处理1的作用，处理2的作用，还要关注处理1和处理2的差异
同样拟合Limma
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