在R语言中进行基因表达数据处理通常需要使用一些常见的包，如limma, edgeR, DESeq2等。下面是一些常见的基因表达数据处理步骤：
数据导入：首先需要将基因表达数据导入到R中，可以使用read.table或read.csv等函数导入数据文件。
数据预处理：对数据进行质控和预处理，如去除低表达基因、标准化数据等。可以使用limma包提供的normalizeBetweenArrays函数进行数据标准化。
差异表达分析：使用limma, edgeR或DESeq2等包进行差异表达分析，找出在不同条件下表达显著不同的基因。
可视化分析：使用ggplot2等可视化包对差异表达基因进行可视化分析，如绘制热图、散点图等。
功能富集分析：使用clusterProfiler, GOstats等包进行基因功能富集分析，找出差异表达基因的生物学功能和通路。
以上是基本的基因表达数据处理步骤，具体操作可以根据具体数据和研究问题进行调整和优化。