步骤一:以该表格中数据为例,我们需要在A:B列中找到与C列对应的B列的数据;首先打开EXCEL后,将鼠标放在一空白列中,在菜单栏中找到公式; 步骤二:点开公式之后会看到插入公式,如果不想这么麻烦还可以直接在选中的空白格中直接写=; 步骤三:点开插入公式之后,我们在搜索栏中搜索VLOOKUP;同理如果不想搜索,可以直接在...
计算k值(k为其中一次检验结果的p-value值所对应的秩排名) 找到符合原始阈值α的最大的k值,满足 ,认为排名从1到k的所有检验存在显著差异,并计算对应的q值公式为 。 举个例子,如果我们有总共六个结果进行FDR校正: p-value 从小到大排序 筛选k值(按α=0.05进行计算) a. 排名第四的 p(4) = 0.03 < 0.05*4/...
1.p-value Adj-p是经过统计学检验后经过FDR调整过的结果 啥?什么是FDR,那你应该看看这篇文章:https://mp.weixin.qq.com/s/dDi7I8LcWSl40JmbkSqCfQ 为啥P-value会出现NA呢? 可能因为在差异分析之前被筛掉了,这样搞更能提高差异分析的效能,DEseq2不会物理移走gene,但是会出现NA,可能出现NA的情况有: (1)...
添加change列标记基因上调下调 logFC_cutoff <- with(DEG,mean(abs(logFC)) + 2*sd(abs(logFC)) ) logFC_cutoff k1 = (DEG$PValue < 0.05)&(DEG$logFC < -logFC_cutoff) k2 = (DEG$PValue < 0.05)&(DEG$logFC > logFC_cutoff) DEG$change = ifelse(k1,"DOWN",ifelse(k2,"UP","NOT"...
fit <- glmQLFit(genelist.Disp, design, robust=TRUE) cntr.vs.KD <- makeContrasts(control-KD, levels=design) res <- glmQLFTest(fit, contrast=cntr.vs.KD) ig.edger <- res$table[p.adjust(res$table$PValue, method = "BH") < 0.01, ] 法二:用glmFit拟合,需要用glmLRT检验。 fit <- ...
操作步骤简洁明了：进入“生信豆芽菜-差异分析”网站，上传全基因表达谱矩阵和样本分组信息，输入对比组名，提交分析。结果包含差异分析结果和预处理基因表达谱，注意结果文件中列名对应关系，A列为基因，B列为logFC，C列为PValue，D列为FDR。结果解读时，对于自测数据，样本量较少，建议选择P值而非FDR...
# 设置筛选标准 foldChange <- 0.42 padj = 0.05 # diffsig <- diff[(diff$pvalue < padj & abs(diff$log2FoldChange) > foldChange),] dim(diffsig) write.csv(diffsig, "All_diffsig.csv") 1 2 3 4 5 6 7 标准化 ## 标准化(标准化Counts值) vsd <- vst(dds, blind = FALSE) normali...
Log2 fold change & Wald test p-value: condition Treatment vs Control 在计算完差异表达基因后,我们会发现一个重要的事情,就是低表达基因有很多,如果我们不对其进行过滤,会影响后续火山图的绘制,我们设定基因的平均表达量大于1作为阈值,将平均表达量低于1的基因全部过滤掉。
resOrdered <- res[order(res$pvalue),] resOrdered #统计adjusted p-values < 0.1 的基因数; sum(res$padj < 0.1, na.rm=TRUE) #默认情况下,参数alpha (adjusted p value cutoff)为0.1,当然也可以自定义例如,设为0.05; res05 <- results(dds, alpha=0.05) summary(res05) sum(res05...
#第二步,计算差异倍数并获得 p 值 #备注:parallel = TRUE 可以多线程运行,在数据量较大时建议开启 dds1 <- DESeq(dds, fitType = 'mean', minReplicatesForReplace = 7, parallel = FALSE) #注意,需将 treat 在前,control 在后,意为 treat 相较于 control 中哪些基因上调/下调 ...