简介: 差异基因分析:fold change(差异倍数), P-value(差异的显著性) 做基因表达分析时必然会要做差异分析(DE) DE的方法主要有两种: Fold change t-test fold change的意思是样本质检表达量的差异倍数,log2 fold change的意思是取log2,这样可以可以让差异特别大的和差异比较小的数值缩小之间的差距。 Q-value,...
差异的显著性(P-value) 这就是统计学的范畴了,显著性就是根据假设检验算出来的。 假设检验首先必须要有假设,我们假设A和B的表达没有差异(H0,零假设),然后基于此假设,通过t test(以RT-PCR为例)算出我们观测到的A和B出现的概率,就得到了P-value,如果P-value<0.05,那么说明小概率事件出现了,我们应该拒绝零假...
FDR值的计算方法如下：1）对每个基因进行p-value的计算 假设观测到基因A对应的reads数为x，已知在一个大文库中，每个基因的表达量只占所有基因表达量的一小部分，在这种情况下，p(x)的分布服从泊松分布。已知样本一中唯一比对到基因组的总reads数为N1，样本二中唯一比对到基因组的总reads数为N2，样本一中唯一比对...
Q-value,是P-value校正值,P值是统计差异的显著性的。Q值比P值更严格的一种统计。 p-value 就是 t-test 来的: 参考: https://www.cnblogs.com/leezx/p/7132099.html来源:https://www.cnblogs.com/leezx/p/7132099.html智能推荐Linux运维进阶教程4——(2)LVS的DR模式 一.DR模式简介 直接路由模式(VS...
通常通过两个参数进行DEGs的筛选,分别是LFC和Pvalue或者FDR。其中,LFC是两个样本一个基因表达量的差异倍数,Pvalue和FDR是两个常用的统计指标,用于评估基因表达的显著性差异。FDR提供了一个更加严格的显著性评估标准,它考虑了多重比较的影响。 调整影响FDR的因素: ...
在给定假设(如零假设:事件间无显著相关性)的前提下,对假设事件的出现可能性做统计学检验,p-value越小,越能拒绝原假设。 p-value是一种概率:是在原假设为真的前提下,出现该样本或比该样本更极端的结果的概率之和。 3.2 富集分析的一般假设 H0:已知生物学状态下的研究样本的n个过表达差异基因中富集 ...
FDR值的计算方法如下：1）对每个基因进行p-value的计算 假设观测到基因A对应的reads数为x，已知在一个大文库中，每个基因的表达量只占所有基因表达量的一小部分，在这种情况下，p(x)的分布服从泊松分布。已知样本一中唯一比对到基因组的总reads数为N1，样本二中唯一比对到基因组的总reads数为N2，样本...
图中是使用limma包进行差异基因分析后的部分结果,其中logFC,adj.P.Val,P.value是比较重要的参数。 logFC代表基因两组样本中相对的变化趋势,一般认为 有意义,可根据具体数据分析情况选值; adj.P.Val是调整后的P值,一般认为adj.P.Val<0.01有意义,可以根据具体数据分析情况调整选值; ...
差异的显著性(P-value) 这就是统计学的范畴了,显著性就是根据假设检验算出来的。 假设检验首先必须要有假设,我们假设A和B的表达没有差异(H0,零假设),然后基于此假设,通过t test(以RT-PCR为例)算出我们观测到的A和B出现的概率,就得到了P-value,如果P-value<0.05,那么说明小概率事件出现了,我们应该拒绝零假...
由于转录组测序的差异表达分析是对大量的基因表达值进行独立的统计假设检验，会存在假阳性问题，因此在进行...