有用p value,也有用adj.p.val,如果得到的差异基因可以在生物学上讲得通 (if it make s sense in biological function, that's ok),那不妨多尝试一下。
clusterProfiler包中的enrichKEGG函数和enrichGO函数的默认p值校正方法为BH法 qvalue enrichKEGG函数和enrichGO函数都包含一个用于富集的函数enricher_internal(这个函数属于R包DOSE),而在enricher_internal里,qvalue是用R包qvalue里的qvalue函数算的,用的是bootstrap方法,bootstrap方法是Storey提出的,所以大概算是Storey...
这样我们就可以知道,在同时有p-value和p-adjust时,我们应该选择p-adjust用来作为显著性的阈值。 q-value q-value另有一些区别,它也来自于p-value。 q-value可以简单理解为表示p-value产生假阳性的概率,当q-value < 0.05时,p-value显著的假阳性小于0.05。 q值(q-value)是p值校正后的结果。 可定义为:多重假...
1) adjust p-value 调整p值2) value adjustment 价值调整 3) range-adjusting 幅值调整 4) adjustment of parameters 数值调整 例句>> 5) weight adjustment 权值调整 1. Based on this,an approach of term weight adjustment is proposed. 据此,提出一种特征项的权值调整策略,实验结果验证了该方法的...
一般用基于Qvalue的FDR来计算。 还有一种比较简单的计算FDR的方法,假设你的pvalue的vector是pvalue,那么用R脚本就是: FDR=length(pvalue)*pvalue/rank(pvalue). 得到的FDR后cutoff就不一定是0.05了,可以稍微大一点。 如果确实得到的FDR都很大,那么说明在海量检验下,没有基因足够显著。
在统计分析中,p-value、p-adjust和q-value是三个关键概念,它们在检验假设和控制错误率中扮演重要角色。p-value是一个在假设检验中使用的统计量,它衡量在原假设(H0)成立的前提下,观察到特定结果的概率。当p值小于预先设定的阈值(如0.05),这暗示观察结果可能不支持H0,倾向于接受备选假设(H1...
adjust_pvalue(data, p.col = NULL, output.col = NULL, method = "holm") Arguments data a data frame containing a p-value column p.col column name containing p-values output.col the output column name to hold the adjusted p-values method method for adjusting p values (see p.adjust). ...
value=c(4409, 55.5, 3951.5), p.value=c(2.766e-15, 0.04606, 1.545e-15) ) 这是获得调整后的P值的简单功能: getAdjustPval <- function(df, pAdjustMethod="BH", ...) { if(is.null(df$p.value)) { stop("p-value is required") } else { p <- df$p.value df$adjust.pvalue <- p...
Main changes New function ggadjust_pvalue added(): Adjust p-values produced by geom_pwc() on a ggplot. This is mainly useful when using facet, where p-values are generally computed and adjusted by panel without taking into account the other panels. In t