差异基因显著性分析，简而言之，就是比较不同条件下基因表达的“声音”大小，找出那些“音量”变化显著的基因。这些基因的表达水平变化可能预示着生物学上的重要事件，如疾病的发生、药物的作用或发育阶段的转变。以DNA微阵列技术为例，它就像是一张巨大的“基因快照”，能够捕捉到细胞在某一时刻所有基因的表达状态。通过比较不同条件下的“
GWAS分析后,显著性的SNP,我们想把不同的分型在群体里面的表型进行可视化,现在最流行的方法是箱线图+散点图+显著性标识,类似的图片如下: 上面A、B、C是三种基因型,比如AA、AT、TT,可以看到A分型显著低于B和C分型,B和C分型之间差异不显著。这个图包括:箱线图+散点图+显著性,非常直观,一图胜千言。 除了...
常用的分析方法有三类,第一类称之为倍数分析,计算每一个基因在两个条件下的 Ratio 值,若大于给定阈值,则为表达差异显著的基因;第二类方法采用统计分析中的 t 检验和方差分析,计算表达差异的置信度,来分析差异是否具有统计显著性;第三类是建模的方法,通过确定两个条件下的模型参数是否相同来判断表达差异的显著性,例...
数据分析后,结果的可视化非常重要,比如GWAS分析后,将显著性位点进行可视化,AT的突变,共有AA、AT、TT三种基因型,比如对应的是体重,那么这三种基因型都有对应的体重,为了形象的展示出那种基因型更高,以及他们之间的显著性,做一个箱线图+显著性检验,无疑是最好的。 1,模拟数据:library(tidyverse)library(ggpubr)se...
P≤0.05或p≤0.01表示有统计学显著差异或有非常显著统计学差异。在看一些资料，特别是一些含实验数据的文章里，常常可以看到这个数字。它是用来验证两个结果之间的差异是否具有统计学意义。比如，说美国人一般比日本人普遍身高较高，这时要随机找一些美国人和日本人，分别算他们的平均身高，假如日本是1...
全基因组显著性水平（GWS）在全基因组关联分析（GWAS）中起着关键作用，它用于评估遗传变异与表型关联的显著性。GWS的设定需考虑全基因组范围内的多重检验问题，以控制全基因组范围的错误发现率（FDR）或错误发现比例（FDP）。目前，没有统一的标准确定GWS值，不同研究根据具体方法和假设自行设定。一种...
靶向性的基因功能分类。对显著差异的对显著差异的对显著差异的microRNAmicroRNAmicroRNA调控的靶基因参与的调控的靶基因参与的调控的靶基因参与的 功能显著性体现,揭示靶基因从功能上揭示羊皱胃粘膜功能显著性体现,揭示靶基因从功能上揭示羊皱胃粘膜功能显著性体现,揭示靶基因从功能上揭示羊皱胃粘膜miRNAmiRNAmiRNA在捻...
小提琴图可视化并计算显著性用途 在单细胞数据分析中,通过小提琴图可视化和显著性计算可以帮助研究者直观且统计地评估目的基因在不同细胞群体中的表达差异 展示基因在不同细胞群体的表达分布:小提琴图可以直观地展示基因在各个细胞亚群中的表达水平和分布情况。 小提琴图能够反映不同群体中表达的中位数、四分位数及表...
Differentially expressed gene (DEG):差异表达基因 Volcano Plot:火山图 差异倍数(fold change) fold change翻译过来就是倍数变化,假设A基因表达值为1,B表达值为3,那么B的表达就是A的3倍。一般我们都用count、TPM或FPKM来衡量基因表达水平,所以基因表达值肯定是非负数,那么fold change的取值就是(0, +∞). ...
首先我用单细胞的数据构建了一个作图数据。我们的数据里面刚好也有三个分组!至于其他的数据,自行整理成为相似的格式即可:首先我们做三组比较的差异基因! setwd('D:\\KS项目\\公众号文章\\复现SCI图表之雷达图加显著性点')library(Seurat)library(dplyr)library(ggplot2)SMC <- subset(uterus, celltype=='Smooth...