我正在尝试进行配对t检验，并为我得到的某些甲基化数据生成一个p值。
数据为6列：治疗前每位患者3份，治疗后每位患者3份。每个基因有一行（几千个），值范围为[0,1]。
我想对每一行进行t检验，最终为每个基因产生一个p值。在这个配对t检验中，你的值为[1,1]，与[1,5]配对，[1,2]与[1,5]配对，[1,3]与[1]配对，6]。
我不想使用limma包，因为这不是严格的数组数据。你可以将limma用于非数组数据吗？
我如何进行每项t检验并生成最终的p值？
下面是我现在正在运行的，但是R返回“t.test.default中的错误（cg.t [i，c（1,3,5）]，cg.t [i，c（2， 4,6）]）： 没有足够的'x'观察“
pValue <- numeric(0)
for(i in seq(nrow(df)))
pValue <- c(pValue,
t.test(df[i,c(1,3,5)],
df[i,c(2,4,6)])$p.value)
请原谅我的天真，因为我在与R一起工作的第一年只是一名新手生物统计学家。我们的帮助表示赞赏。