也可以使用DESeq2,但是这个包是在做差异分析时顺便帮你把批次效应去除,不能单独去除批次效应。 library(DESeq2)dds1 <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = mrna_expr_counts, colData = clin_info, design = ~ sample_type+project_id # 批次效应写在这里即可 ) 后面就是做差异分析的步骤了,就不再演示...
ComBat里面有个mod选项,可以用来指定感兴趣的分组(这里就是normal和tumor),告诉函数不要把本来的分组信息给整没了。 我们再试试: 代码语言:javascript 复制 mod<-model.matrix(~factor(clin_info$sample_type))expr_combat<-ComBat(dat=exprset,batch=clin_info$project_id,mod...