我们在生物数据统计分析中,经常会听到p-value,adjusted p-value,q-value以及False discovery rate(FDR)。比如最常见实验组和对照组的差异基因表达分析,除了获得一个p值(p-value),通常而言还会得到一个adjusted p-value或者FDR(false discovery rate)。那么他们之间到底有什么关系,为什么已经有了一个p-value来指征显...
总之，理解并正确使用这些指标，如p-value、adjusted p-value（q-value）和FDR，对于防止因多重检验导致的误导性结果至关重要。在进行大规模数据分析时，需要综合考虑这些指标，以确保科研结论的准确性和可靠性。
adjusted pvalue和qvalue考虑了多重假设检验的影响，旨在减少假阳性结果。 FDR作为衡量假发现数量的指标，通过调整pvalue等方法来控制。 在进行大规模数据分析时，应综合考虑这些指标，以确保科研结论的准确性和可靠性。
FDR,Q value,adjust p valuep-value:衡量一次检验假阳性率的指标(False positive rate) ;q value:衡量错误发现率的指标(False discovery rate,简称FDR,所有检验中假阳性的概率)。即使用Q value的这个参 数预估FDR。Q value 需要利用公式从p value 校正计算后得到,所以Q value 通常又被称为adjusted p value。所...
简单说来,为了控制假阳性,无论是RNA-seq,还是CHIP-seq,还是GWAS的单次检验得到的P value都要经历多重检验校正后,变为adjusted p_value 或 FDR才可以用。而这样的处理会导致假阴性急剧上升。校正后,我们经常会面临的就是我们所关心的目标基因显著性信号不够强的问题。面对大量大于0.5%的FDR数据,我们该如何处理。
(imagine the projector wasn't working), the probability of seeing so much asa single voxel above statistical threshold should be 0.05. There is obviously an arbitrary elementto this, and it's open to debate how quickly research would progress if this standard were adjusted.At least one of ...
使用Benjamini-Hochberg方法调整p值 rejected, df['adjusted_p_value'], _, _ = multipletests(df['p_value'], alpha=0.05, method='fdr_bh') 标记显著基因 df['significant'] = rejected print(df) 通过以上步骤,我们可以有效地计算基因差异表达的FDR,并确保结果的可靠性和准确性。
FDR,Q value,adjust p value三个指标: p-value:衡量一次检验假阳性率的指标(False positive rate);q value:衡量错误发现率的指标(False discovery rate,简称FDR,所有检验中假阳性的概率)。即使用Q value的这个参数预估FDR。Q value 需要利用公式从p value 校正计算后得到,所以Q value 通常又被称为adjusted p ...
步骤4:输出校正后的p值 校正完成后,可以输出校正后的p值,进行后续分析和可视化。 # 步骤4:输出校正后的p值# 将原始和校正后的p值放入数据框进行对比results<-data.frame(Original_P_Value=p_values,Adjusted_P_Value=adjusted_p_values)print(results)# 输出结果对比 ...
terminology "q-value" for a quantity estimates his definition of FDR. He implemented q-value estimation procedures in an R package called qvalue.So, strictly speaking, the q-value and the FDR adjusted p-value are similar but not quite the same. However the terms ...