在 R 中使用 limma 进行差异表达分析

功能基因组学技术（如微阵列、测序和质谱）使科研人员能够在全基因组尺度上无偏测量基因表达水平。无论您是自己生成数据，还是想探索大量公开数据集，都需要先学会如何分析这类实验。在本课程中，您将学习如何使用功能强大的 R/Bioconductor 包 limma，在最常见的实验设计上进行差异表达分析。此外，您还将学习如何对数据进行预处理、识别并校正批次效应、可视化评估结果，以及执行富集检验。完成本课程后，您将掌握适用于任意功能基因组学研究的一般分析策略，以获取有意义的见解。