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...
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,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DrugAI +关注 497文章 0 0 0 0 相关文章 拓端数...
就是线性拟合而已。origin里面针对两组散点图,如何分别做线性拟合,我做出来都只有一条.如果你用的是Ori...
P.value 是统计学检验变量,代表差异显著性,一般 p-value 小于 0.05 代表具有显著性差异,但可根据具体情况适当调整。 LogFC,FC 为差异表达基因上调倍数,然后取 log,logFC 一般表达相差 2 倍以上是有意义的,放宽要求 1.5 倍或者 1.2 倍也可以接受。
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: ...
p-value差异显著性，R是相关性，＞0正相关，＜0负相关
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...
一般GO富集分析后会看到这样的表格，第一列表示GO的三个levels，ID表示 GO数据库ID，Decription：表示该GO term的功能描述，GeneRAatio：富集到该term里的差异基因数/全部差异基因数，BgRatio：该term的全部基因数/该物种全部有GO注释信息的基因数，pvalue是p值，p.adjust表示矫校正过的p值，qvalue是q值，geneID...
显著性检验和显著性水平即是我们常说的P值。此处可选择Pvalue和Padjust两部分,一般统计学中要求Pvalue小于0.05即可,若差异基因过多或者想筛选条件更严格一些也可选择Padjust小于0.05。 差异倍数是我们计算差异显著性所选定的一个阈值,若您的差异基因过多或过少,在满足P小于0.05的条件下可对该值进行调整(标准分析默...