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...
但是知道这个概率后并不能直接用来作为富集分析的结果，必须要对其进行一个评估，因为我们必须要考虑到随机情况，如果随机从N中抽取n个基因，其中k个在M中的概率很高的话，那我们富集得到的通路意义就是极小的。这时候我们引入p值对富集分析的概率结果进行分析。P-value 检验 P值就是当原假设为真时所得到的样本观...
go富集的pvalue计算公式go富集的pvalue计算公式 P value是利用超几何检验计算出来的,具体公式如下: 其中,N为所有Unigene中具有GO注释的基因数目;n为N中差异表达基因的数目;M为所有Unigene中注释为某特定GO term的基因数目;m为注释为某特定GO term的差异表达基因数目。 计算得到的P value会进一步经过多重检验校正,...
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计算某个GO term的Pvalue。 N:基因组中与该GO term同属于同一层面(BP、CC或者MF)的...
具体如下：1、气泡图是一种多变量图表，是散点图的变体。气泡图最基本的用法是使用四个值来确定每个数据序列，和散点图一样，气泡图将两个维度的数据值分别映射到坐标轴上，其中X轴和Y轴分别代表不同的两个维度的数据。2、圆圈状气泡的大小是映射到面积而不是半径或者直径绘制的。因为如果是基于...
qvalueCutoff = 0.05:设置q-value的阈值,q-value是经过FDR校正的p-value,用于控制多重假设检验的错误发现率。同样,设定为0.05,即q-value小于0.05的通路被认为是显著富集的通路。 至此我们已经完成了富集分析的流程,让我们一起来看一下分析的结果吧! 需要注意的是结果中geneID为EntrezID。
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表示富集到该term里的基因的名称，Count表示富集到该term中的差异...
3.上下调富集棒棒糖图绘制 #先绘制条形图: p2<- ggplot(dt,aes(x = `-log10pvalue`,y= Deion)) + geom_col(width = 0.1,#调整宽度,使柱子变成一根细细的'棍子' fill= 'black') + theme_classic p2 #继续添加散点(气泡)图: p3<- p2 + geom_point(aes(size = abs(`-log10pvalue`)), ...
俊俊哥,能给折线图加个横坐标吗?还有富集分析的结果,直接在词云图后面对应的来个P值 的具体数值,更直观,或者柱状图加个横坐标-log10Pvalue,或者怎么搞个图例来表示显著性。#51 Open yangskyfucker opened this issue Sep 8, 2023· 1 comment Comments yangskyfucker commented Sep 8, 2023 如上,谢谢俊俊...
3.上下调富集棒棒糖图绘制 #先绘制条形图: p2<- ggplot(dt,aes(x = `-log10pvalue`,y= Deion)) + geom_col(width = 0.1,#调整宽度,使柱子变成一根细细的'棍子' fill= 'black') + theme_classic p2 #继续添加散点(气泡)图: p3<- p2 + geom_point(aes(size = abs(`-log10pvalue`)), ...