1. P-value (P 值) 首先,P 值,就是我们从一个假设出发(通常是一个“无效假设”),计算出观测数据或更极端数据出现的概率。小 P 值意味着我们的观察数据是不太可能仅仅由偶然产生的,这提示我们拒绝无效假设。 2. Adjusted P-value (调整后的 P 值) 在我们进行多重比较时(比如,同时测试多个基因或多个路径...
p-value是指你观察到m个基因落在通路里，比这还要更极端的概率之和，所以i是从m到M。就是说看到更多的基因落在这个通路里的所有可能。所以超几何检验很方便地 可以给你算一个p-value，最后得到p-value<0.01或者0.05，你的结果如果定义p-value<0.05 那就有5%的概率看到是一个假阳性，这里我们只是在谈拿...
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表...
若一次随机实验的结果出现了小概率事件则认定该假设不被支持。 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...
在这里,我们为什么要提这个超几何分布呢,这就要从我们的转录组差异基因的下游分析说起。在差异基因下游分析中,GO富集分析和KEGG分析是最常见的,其Pvalue计算都是基于超几何分布。 首先,我们来看超几何分布的计算公式: 超几何分布计算公式 在这里呢,我们可以将N,M,n和k转化为的差异基因的参数,这也便于我们理解怎么...
纵坐标就是这些项了,同时点的大小也反映了富集在该项上的基因数,富集到的基因越多,这个点就越大,而颜色反映了P值的大小,P值越小,-log10(pvalue)就越大,颜色也就越蓝,注意,这里的蓝只是这个图里的,更多的图是颜色越红越显著,注意看图例就行了。 除了气泡图以外,常见的还有柱状图 这就是常见的柱状图了,...
北京百泰派克生物科技有限公司(Beijing Bio-Tech Pack Technology Company Ltd.简称BTP)从事以生物质谱为依托的生物药物表征,大分子物质(包括蛋白质、多肽、代谢物)质谱分析以及小分子物质检测服务。公司采用ISO9001质量控制体系,专业提供以质谱为基础的CRO检测分析服务,业务范围覆盖蛋白质组学、多肽组学、代谢组学、生物药...
现有的生物数据分析往往先对每一个特征计算一个假设检验 p 值,然后使用基于p 值的统计学方法(比如著名的 Benjamini-Hochberg 方法和 Storey q-value 方法)来实现对假发现率的控制。但一个常见并关键的问题是,很多针对新数据类型开发的计算...
富集分析是将基因根据先验的知识(也就是常见的注释)进行分类的过程,最常见的富集分析是GO与KEGG富集。 文献中通常使用柱形图或点图来展示富集分析结果,柱子的高低与p value相关,柱子越高则富集越显著: 柱形图只能突出显示富集的Term与对应的p值,存在一定的局限性。
因此,FDR的计算公式如下:q-value(i)=p(i)length(p)/rank(p) 基因GO和Pathway富集分析 基因富集分析是分析基因表达信息的一种方法,富集是指将基因按照先验知识,也就是基因组注释信息进行分类。通过对差异基因的GO富集分析,可以找到富集的差异基因GO项,寻找不同样品的差异基因可能与哪些基因功能的改变相关。通过...