【转】使用Limma分析生物芯片数据的一些资料

一直使用Limma对手头的芯片数据分析，这里提供一些Limma的学习资料给楼里需要分析芯片数据的朋友。据我个人的经验，如果把这些资料都琢磨透，Limma使用应该是游刃有余的。

1. Limma的User’s Guide 这个PDF文件是Limma操作的最权威指南，随每个版本的Limma一起发布，在R中调用limma后，输入命令limmaUsersGuide() 可以直接打开PDF。

2. Smyth, Gordon. Limma: Linear Models for Microarray Data. In: Bioinformatics and Computational Biology Solutions using R and Bioconductor, R. Gentleman, V. Carey, S. Dudoit, R. Irizarry, W. Huber (eds.), Springer, New York, pages 397-420. 2005.
   http://www.statsci.org/smyth/pubs/limma-biocbook-reprint.pdf

这个是limma User‘s Guide的精华版本，是《Bioinformatics and Computational Biology Solutions using R and Bioconductor》中专门介绍limma的一章，该书是bioC的著名工具书之一，聚集了bioC各个package的使用精华。我个人在做项目 的时候是必翻这本书的，每次读都有收获。

3. Limma中如何设置contrast matrix是关键，具体的原理参见http://www.damtp.cam.ac.uk/user/npt22/npt22webpages/designMatrixLects.pps
   关键就是对linear model的理解。我在学习的最初也是被matrix搞的很晕，后来看了这个介绍以后，感觉豁然开朗了。

在biocondutor的课程中，Gordon Smyth也有专门的一节课程介绍：
http://www.bioconductor.org/workshops/2005/BioC2005/labs/lab01/estrogen.html

4. UCLA的Thomas Girke有一个关于R&bioC的网页，非常的详细，且有实例介绍。个人认为是学习bioC的经典资料之一，强烈推荐大家将里面所有的命令都熟练掌握。
   http://faculty.ucr.edu/~tgirke/Documents/R_BioCond/R_BioCondManual.html

仔细一些的同学还会发现他的站点还有linux/R programming 等的介绍，对于做生物信息学的同学来说，这些也是基本功，必须要熟练掌握的。