limma和voom是R语言中两种广泛用于基因表达数据分析的工具。它们被广泛应用于生物信息学，特别是RNA测序数据的分析。
1. limma：limma（Linear Models for Microarray data）是一种用于微阵列数据分析的R包。它提供了一种基于线性模型的方法来处理高通量数据，如基因表达数据。limma的核心思想是使用线性模型来描述每个基因的表达水平与不同条件之间的关系，并通过统计检验来确定哪些基因的表达水平在不同的条件下有显著差异。这种方法的优点是可以处理复杂的实验设计，包括重复测量、分组和随机效应等。
2. voom：voom是limma的一个扩展，特别适用于RNA测序数据的分析。RNA测序数据与微阵列数据有一些重要的区别，例如，RNA测序数据通常具有更高的动态范围和更准确的低表达水平测量。voom通过将RNA测序数据转换为类似于微阵列数据的形式，然后使用limma进行后续的差异表达分析。voom的关键步骤是计算每个基因的平均值和方差的关系，然后使用这个关系来校正数据的偏斜和变化。voom的优点是可以提高RNA测序数据的分析精度，并且可以处理大量的零计数数据。
总的来说，limma-voom是一种强大的工具，可以帮助生物学家从RNA测序数据中发现基因表达的差异，从而揭示生物学过程的机制。
