是否有可能在limma模型中同时分析因子和数值变量的影响？

Question

我尝试用limma r包进行基因表达数据分析。我的模型包括因子和数值协变量，而且我无法同时得到两种类型变量的结果。

以下是一个例子：

design <- model.matrix(~0+Factor+NumericCov,data=sampleData)
fit <- lmFit(geneExprData,design)
cont.matrix <- makeContrasts(Factor1=FactorLevel2-FactorLevel1,
                             Factor2=FactorLevel3-FactorLevel2,
                             Factor2=FactorLevel1-FactorLevel3,
                             NumericCov = NumericCov,
                             levels=design)
fit <- contrasts.fit(fit, cont.matrix)
fit <- eBayes(fit)
topTable(fit,coef="Factor1")
topTable(fit,coef="Factor2")
topTable(fit,coef="Factor3")
topTable(fit,coef="NumericCov")

这是对的吗？或者我应该不使用对比矩阵来分析数值协变量的影响？ 如果我不使用makeContrast函数，则更难以查看因子的所有级别之间的差异（我需要这样做）。 因此，如果这不正确，是否有一种方法来定义约束，以便同时进行分析的两个部分？

提前致谢！