剔除了两个样品前后的差异分析结果没什么区别？

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我们的生物信息学马拉松授课的一个最重要的环节就是表达量矩阵数据处理，其中让大家练习最频繁的就是传统的表达量芯片的差异分析和富集分析啦。 其中一个小伙伴在学员交流群里面晒图就很有意思，看起来就很明显的两个样品分组可能是有误，或者说是两个离群点。文献是：《Changing human hair fibre colour and shape from the follicle》，对应的数据集是GSE193983，这个实验设计主要是为了探究不同毛发形状（直发与卷发）在毛囊中的基因表达差异。研究团队采用了微阵列技术来比较直发和极卷发之间的基因表达水平。总共是11位成年男性捐赠者 ，从每位志愿者那里收集了50个毛囊：6位极卷发捐赠者和5位直发捐赠者，均为非秃顶成年男性，年龄在19至40岁之间。 并通过Affymetrix GeneChip HuGene 1.0 ST Arrays进行分析，以识别在这两种毛发类型中表达不同的基因。 ………………………………