R语言如何做多次重复的统计分析，求教！

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   芯片实验，得到高通量的数据，大概几十万个位点，想对每个位点的数据做统计分析，如T检验、线性回归，
需要重复几十万次，并且要把运算的结果，如P-value，以数据框的形式输出，再做出筛选。请问如何解决
这个问题呢？如果需要编程，可以告诉我大概的框架吗？

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关键词：统计分析 计分析 R语言 p-value value 高通量数据 如何 统计

量太大，建议用c或fotran编写代码，不过这个我不懂。

少量的话，可以用for等循环。
一个简单的代码，仅供参考

1. P=0;j=1
   
2. for (i in 46:55){  
   
3.   fit <- lm(y ~ x, data=df, subset=Fam==i) # Fam作为循环变量，取值在46：55
   
4.   f <- summary(fit)$fstatistic
   
5.   p <- pf(f[1],f[2],f[3],lower.tail=F)
   
6.   attributes(p) <- NULL
   
7.   P[j]=p
   
8.   j=j+1
   
9. }

复制代码

啊我也想知道！楼主知道了吗?教一教 啊！

#假如你做了一万个位点的实验
slopes =numeric(10000)
intercepts =numeric(10000)
P.intercepts=numeric(10000)
P.slopes=numeric(10000)

for(i in 1:10000){
lmod=1m(y ~ x,data=yourdata[id==i])
intercepts =coef(lmod)[1]
slopes = coef(lmod)[2]
P.intercepts=summary(lmod)$coef[1,4]
P.slopes=summary(lmod)$coef[2,4]
}
#查看你回归模型的斜率、截距、还有相应的p值的前十个数据，数据的顺序代表你位点的数字序号
head(intercepts,10)
head(slopes,10)
head(P.intercepts,10)
head(P.slopes,10)
#选取截距的p值小于0.05的数据
P.intercepts[P.intercepts<=0.05]