计算差异基因时显示不允许出现负值

计算差异基因时显示不允许出现负值，但是表达数据中很多负值，请问下应该怎么处理数据

if (is.rna %in% c("T","TURE","t","ture") ) {
+   #limma-voom  
+   Type=c(rep("con",conNum),rep("treat",treatNum))
+   design <- model.matrix(~0+factor(Type))
+   colnames(design) <- c("con","treat")
+   v <- voom(rt,design,normalize="quantile")
+   fit <- lmFit(v,design)
+   cont.matrix<-makeContrasts(treat-con,levels=design)
+   fit2 <- contrasts.fit(fit, cont.matrix)
+   fit2 <- eBayes(fit2)
+ }else{
+   #limma-trend
+   Type=c(rep("con",conNum),rep("treat",treatNum))
+   design <- model.matrix(~0+factor(Type))
+   colnames(design) <- c("con","treat")
+   fit <- lmFit(rt,design)
+   cont.matrix<-makeContrasts(treat-con,levels=design)
+   fit2 <- contrasts.fit(fit, cont.matrix)
+   fit2 <- eBayes(fit2)
+ }
Error in voom(rt, design, normalize = "quantile") : 
  Negative counts not allowed
> 

这个错误提示表明在执行 voom 函数的时候出现了负值数据，而 voom 中是不允许出现负数的。

处理这类问题一般有以下几种方式：

找出导致出现负数的原因，针对性地进行调整或者排查。由于你没有提供具体的数据和程序代码，我无法针对性地给出建议，但是需要注意的是，在计算表达量时可能会出现负值，这可能是因为仪器的误差、测量结果异常或样本处理等原因导致的。如果是由于某些基因表达过低，导致表达值为负的情况，可以适当调整数据进行修正。

排除负值数据，只保留非负值数据。这种方法处理起来比较简单，但会导致数据量的减少。

采用合适的模型或方法，适应负数存在的情况。在你的程序中，可以考虑使用其他的差异分析方法，比如 DESeq2，它使用的是负二项分布模型，可以适应表达数据中存在负值的情况。当然，这也要根据具体情况而定，如果数据中存在大量的负数，采用这种方法可能并不适合。

希望这些方法能够帮助你解决问题。

你把完整代码发给我一下