Limma RNA-Seq 分析：使用 voom答案

【问题标题】：Limma RNA-Seq analysis: using voomLimma RNA-Seq 分析：使用 voom
【发布时间】：2014-06-05 11:28:02
【问题描述】：

我需要使用 limma 进行 RNA-Seq 分析，并且我已经在两种条件（无重复）（即 61810*2 矩阵）下获得了 61810 个转录本的标准化计数数据。我的“设计”模型矩阵是：

(Intercept) sampletypestest
1           1               0
2           1               1

attr(,"assign")

[1] 0 1

attr(,"contrasts")

attr(,"contrasts")$sampletypes

[1] "contr.treatment

当我在数据上使用voom 时：diff.exp <- voom(data,design)，它给出了以下错误：

  Error in approxfun(l, rule = 2) : 
  need at least two non-NA values to interpolate

谁能告诉我这里有什么问题？

【问题讨论】：

欢迎来到stackoverflow vivek，既然你问了一个问题，请做一个可重复的例子，以便我们可以帮助你。如果你把data()放在控制台上，你也会在R中得到很多数据集使用，您可以使用其中之一来重现相同的问题。这可以帮助您入门。 stackoverflow.com/help/mcve，也请访问帮助stackoverflow.com/help
您是如何制作设计矩阵的？在 limma 中有一个功能可以做到这一点。您是否遵循用户指南？
@Llopis 是的，我按照手册做了。虽然手册中有复制示例（2 个野生型对 3 个突变体），但这里我没有……
可能你会在 bioconductor 邮件列表中得到更多帮助，但是第 16 节有一个例子，他们使用了voom 函数(16.1.6)。

标签： r bioconductor

【解决方案1】：

voom（以及更普遍的 limma）需要重复。 voom 的全部目的是估计均值-方差关系。如果您在任何组中都有任何重复，它将起作用。但是您没有任何重复，因此您无法估计任何方差，因此不可避免地会出现错误。

【讨论】：