library(limma)#加载差异分析包limma
#将分组文件加载到环境中，分组信息第一列为样本名，第二列为分组信息如“high”“low”
targets<-read.csv("group.csv")
#将表达矩阵加载到环境中，行为基因，列为样本，这里应该注意去除重复项。
eset<-read.csv("expreset-basal1.csv",row.names = "symbol")
targets$Target=gsub("_",".",targets$Target)##若数据中存在特殊符号，将"_"替换成“.”，也可以不替换
##该数据集中实际存在不符合R的命名原则，所以在没个分类前加一个“F”，具体自己定
targets$Target=c(paste0("F",c(targets$Target),collapse = NULL,sep=""))
colnames(targets)=c("FileName","Target")#更改列名，为了和limma包中的一致
lev<-unique(targets$Target)##使用unique（）函数进行去重
f <- factor(targets$Target, levels=lev)
design <- model.matrix(~0+f)
colnames(design) <- lev
cont.wt <- makeContrasts("high-low",
+ levels=design)
fit <- lmFit(eset, design)#前面矩阵的row.name=“symbol”
fit2 <- contrasts.fit(fit, cont.wt)
fit2 <- eBayes(fit2)
tT=topTable(fit2, adjust="BH",sort.by="logFC",n=Inf)
tT = subset(tT, select=c("adj.P.Val","P.Value","logFC"))
colnames(tT)=c("FDR","P.Value","logFC")
write.csv(tT,"DEGbasal.csv")
#最后的tT就是得到的差异基因，其中包含基因，P.Value和logFC
经过表达定量后，我们已经得到了基因的表达量矩阵，差异表达分析通常是RNA-seq分析的第一步。
差异基因表达分析通常都是在R中，常用的有DESeq2，edgeR，limma等几种，这次主要介绍用DESeq2来进行差异表达分析。
需要准备的数据：基因表达定量矩阵（counts）及分组文件
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