$ R
> install.packages(c("samr", "matrixStats", "GSA", "shiny", "openxlsx"))
> source("http://bioconductor.org/biocLite.R")
> biocLite("impute")

$ wget https://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/openxlsx/openxlsx_2.4.0.tar.gz
$ R CMD INSTALL openxlsx_2.4.0.tar.gz

$ R
> library(shiny)
> runGitHub("SAM", "MikeJSeo")

1. 第一列是基因Name，第二列是基因ID，每个基因ID应该独一无二。
2. 第一行表示样品名，第一行第一列和第一行第二列是空着的，从第三列开始表示样品名，且样品名仅能是数字1或2，代表两个不同的样品。都使用数字1表示样品1的多个重复，都使用数字2表示样品2的多个重复。虽然SARM能分析多个样品的数据，但是其结果格式不好，一般是进行两两比较。
3. 若有数据缺失，则某行某列不填入数据，或填入非数字（推荐 NA）代替。
4. 若有多组样品进行比较，则需要准备多个excel文件，而不是一个excel文件，多个sheet。

1. 点击 Browse，选中目标excel文件。
2. 在 Minimum fold change 一栏中填写一个最小的差异倍数值，比如 1.5 或 2 等。
3. 在 Data type 一栏选择默认的 Array 。
4. 在 Response Type 一栏选择 Two class unpaired。这个选择项有很多，与输入文件的数据格式相关，我们是对两个样品进行比较，故选择此选项。输入文件第一列不是1和2，是不同的数值（比如血压），此处则选择Quantitative。
5. 在 Analysis Type 一栏选择默认的 Standard 即可。
6. 在 Test Statistic 一栏选择默认的 T-statistic 即可。
7. 在 Median Center the arrarys 一栏选择 Yes。选择Yes表示软件会根据中位数来对数据进行标准化，即让每一列的中位数都变成零。这样每个样品的数据都具有相同的中位数，相当于进行了样品间的标准化。软件推荐在输入数据之前进行标准化（不如TMM算法进行标准化），若输入的数据是标准化后的数据，则此栏选择默认的 No。
8. 其它参数选择一般情况下选择默认的即可。
9. 点击左上角的 Run 按钮进行分析，分开得到结果，在右边各个标签栏进行查看结果。
10. 在 Delta Table 页面下查看 Median FDR 值，从上往下找到该值变为0.05时的delta值，再在左侧 Delta 一栏选择 manually Enter Delta, 然后再在 Delta value 一栏填入该值，再进行计算。然后点击Current Settings标签页，看其False Discovery Rate的值，手动调整 Delta 值，直到 FDR 值最接近并低于 0.05 为止。Delta值越大，FDR值越小。
11. 在 Paste the filepath to save the output 一栏填入需要输出的文件夹路径，该路径一定要存在，在其下一栏填入输出文件的前缀，比如 out 。 在点击 Save，然后会输出结果文件 out.xlsx，该excel文件有多个sheet分别多个标签页中的结果。

Delta value：
Score(d)：T检验的的d值，由 Numerator(r) / Denominator(s+s0) 得到。