embed函數 R語言 多組樣本的N種組合
對於單個基因在多個樣本組中的差異表達，通常使用方差分析，即，將多個組比較在壹起以獲得P值。如果p值顯著，說明多組基因表達有顯著差異。然而，我們不能知道兩組之間或兩組之間的基因表達是否有顯著性差異，因此我們需要細化分組，此時，我們需要使用排列和組合！
在R語言中，可以使用 combn（） 函數從壹個向量中獲得所有可能的元素組合：
(All combinations of X elements of M are generated at one time).
例如，我們現在有4種Stage分期，現在要得到所有可能的兩兩組合，以進行差異表達分析：
labels = c（?I?, ?II?, ?III?, ?IV?）
res = t（combn（labels, 2））
res
[,1] [,2]
[1,] ?I II?
[2,] ?I III?
[3,] ?I IV?
[4,] ?II III?
[5,] ?II IV?
[6,] ?III IV?
可見，兩兩壹組***有6種可能，需要在每種可能的組合內進行兩組間差異表分析！如果此時妳已經寫好了壹個名為 limma_dea（） 的差異表達分析函數，則可以很方便的在 combn 內部調用該函數：
combn（labels, 2, FUN = limma_dea）
如果只想取某位與其相鄰下壹位的組合：
p_load（gtools）
index = combinations（length（labels）, 2） ＃ 返回的是下標
res[index[,2] == index[,1]+1,] ＃ 基於滿足條件的下標取原數據子集
[,1] [,2]
[1,] ?I II?
[2,] ?II III?
[3,] ?III IV?
不過，有更加簡單的實現方式， embed 函數：
Results each row of the matrix consists of sequences x [t] and x [t-1]...,
X [t-dimension + 1],
where t is the original index
of X.
comps = embed（labels,2）[,2:1]
但是，由於 embed 沒有調用函數的接口，所以可以使用 lapply 函數：
my_comparisons = lapply（1:nrow（comps）, function（x） comps[x,]）
lapply（my_comparisons, limma_dea）
＃ 或者
lapply（split（comps, 1:nrow（comps））, limma_dea）