我有一些批量RNA测序数据，我需要对这些数据进行差异表达显著性测试。我有两个条件，WT 和 KO，每个条件有两个重复，给我一个如下所示的数据帧(列以计数为单位(：
WT1 WT2 KO1 KO2
gene1 1.3 1.23 3.42 3.45
gene2 2.6 2.54 1.22 1.21
gene3 5.54 2.32 1.21 1.10
我的问题是，如何在右侧获得每个基因的 p 值列，以便我可以构建数据的火山图？基本上，我需要使用什么统计测试来生成该列，我在 R 中使用什么函数来执行此操作？如果从技术上讲这不是我应该在这里问的问题，我很抱歉，但坦率地说，我不知道在哪里发布。提前感谢！
以防万一有人最终关心这个问题，而我不只是对着以太尖叫(按照通常(，我想通了。基本上，对于此类数据，我需要使用单因子方差分析检验或双尾 t 检验，它们基本上最终是同一件事(至少在这种情况下(。我决定在 R 中使用 t.test(( 函数，因为它更容易理解(至少如果你对 R 中的统计不是很熟悉的话(。通常，t.test 函数会生成如下所示的摘要：
Welch Two Sample t-test
data: bulk_data[1, 1:2] and bulk_data[1, 3:4]
t = -0.93364, df = 1.1978, p-value = 0.5002
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-0.3807992 0.3068266
sample estimates:
mean of x mean of y
0.09525708 0.13224335
我需要删除 p 值对象并将其添加到数据框的第五列，因此我使用了这个循环：
for (i in 1:nrow(bulk_data)) {
t <- t.test(x = bulk_data[i, 1:2], y = bulk_data[i, 3:4], alternative = "two.sided")
bulk_data[i, 5] <- t$p.value
}
这在第五列中给了我一个非常好的 p 值列表。