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, +∞). 为什么我们经常看到差异基因里负数代表下调、正数代表上调?因为我们用了log2 f...
qRT-PCR是一种相对表达定量的方法,他的计算方法有很多,常用的相对定量数据分析方法是KJ Livak(Applied Biosystems)等人在2001年提出的“比较Ct法相对定量”,即:利用ΔCt值差异来推算基因表达差异(Ct目的基因 – Ct内参基因= ΔCt),该方法的具体计算方法请参见文章:qRT-PCR相对定量计算详解。 一般在相对定量的最终...
RANK METRIC SCORE：代表该基因排序量的值，即：处理后的fold change值 RUNNING ES：代表累计的ES CORE ENRICHMENT：代表是否属于核心基团，即对该基因集的ES作出了主要贡献的基因 tags:核心基因在该基因集基因总数的占比 list：核心基因占所有基因总数的比例 Signal：利用两个指标计算得。对于一个基因集而言，当核心...
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,...
foldChange=1padj=0.05#UPlog2FC>=1#down log2FC<=-1foldChange=1padj=0.05diff_FC<-allDiff[with(allDiff,(logFC>foldChange|logFC<(-foldChange))),]#1518diffup<-allDiff[with(allDiff,((logFC>foldChange))),]#910diffdown<-allDiff[with(allDiff,((logFC<(-foldChange))),]#608diff_p<-...
•差异倍数(Foldchange),是同一个基因在两个样品中表达量的变化,即为倍数变化,同时也可以反应出差异情况如何,是上调还是下调等情况如果我们把样本分为了对照组和实验组,想要判断这两组数据中基因表达情况是否显著,可以通过计算两个分组中表达值的差异倍数来判断。可以通过一个简单的例子来说明,假设对照组A和对照组...
qplot(log10(all$mean), all$log2.fold_change., ylab="Log2FC", xlab="Log10(Exp Mean)", size=I(0.7)) 且没有一个统计学指标来判断这个基因的倍数变化是不是具有统计学意义。 上面这个GEO数据:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE144169,提供的结果 是可以使用FC来进行差异...
# 计算log2倍数变化data_summary<-data_summary%>%mutate(significant=ifelse(abs(log2_fold_change)>1,"Yes","No")) 1. 2. 3. 4. 绘制柱状图 通过ggplot2包,我们可以方便地绘制出差异代谢物的倍数柱状图。选择显著变化的代谢物进行可视化。 # 绘制柱状图ggplot(data_summary[data_summary$significant=="Yes...
差异表达分析是目前比较常用的识别疾病相关miRNA以及基因的方法,目前也有很多差异表达分析的方法,但比较简单也比较常用的是Fold change方法。 它的优点是计算简单直观,缺点是没有考虑到差异表达的统计显著性;通常以2倍差异为阈值,判断基因是否差异表达。Fold change的计算公式如下: 即用疾病样本的表达均值除以正常样本的表...
Fold change的计算公式如下: 即用疾病样本的表达均值除以正常样本的表达均值。 差异表达分析的目的: 识别两个条件下表达差异显著的基因,即一个基因在两个条件中的表达水平,在排除各种偏差后,其差异具有统计学意义。我们利用一种比较常见的T检验(T-test)方法来寻找差异表达的miRNA。T检验的主要原理为:对每一个miRNA...