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,得到corrected-pvalue(也...
p-value是通过T检验产生的一个参数,它代表了两组样本之间的差异性。 一般来说,当p-value<0.05时,我们认为这两组样本差异显著。 一般情况下,看p-value即可判断样本差异性,但是事实情况并非如此。 有时候我们会在样本中发现许多0值,然后少量其它值,这种情况就会对p-value的可靠性造成影响,往往这种情况p-value会很...
p-value是通过T检验产生的一个参数,它代表了两组样本之间的差异性。 一般来说,当p-value<0.05时,我们认为这两组样本差异显著。 一般情况下,看p-value即可判断样本差异性,但是事实情况并非如此。 有时候我们会在样本中发现许多0值,然后少量其它值,这种情况就会对p-value的可靠性造成影响,往往这种情况p-value会很...
最外圈为GO id（或pathway id）标签，用于标识不同的功能类别或通路。次外圈的条形长度则代表背景基因数，而条形的颜色深浅则反映了显著程度，即Pvalue（或Qvalue）的大小。紧接着的内圈则显示了目的基因数，即研究者关注的特定基因数量。最内圈，即第四圈，通常采用极坐标柱状图的形式，展示富集因子（Rich factor）...
通过计算得到的P value会进一步经过多重检验校正,通常应用的是BH方法,得到FDR值。然后以FDR≤0.05为阈值,满足此条件的pathway/GO term定义为在差异表达基因中显著富集的pathway/GO term。 2. 前景基因与背景基因 这有两个重要的概念,前景基因和背景基因。因为所谓富集,就是比较某个GO term里的基因在前景基因所占的...
P-Value:富集分析统计学显著水平 Q-Value:校正后的P value Gene IDs:富集到对应通路上的基因列表 2.GSEA富集分析 GSEA不局限于差异基因,而是从基因集的角度出发,通过根据计算富集得分、显著性等得到富集结果,GSEA富集分析一般会搭配网页版的报告,因此不多做赘述。
阅读文献时,大家遇到最多的就是柱状图(一般是水平柱状图),柱子的高低与p-value相关,柱子越高则越显著。我也问过很多人,喜欢哪种图片来展示功能富集的结果,曾经有人跟我说,特别喜欢那种大大小小的彩点图…… 我想了一下,觉得这位耿直的同学说的应该是高级气泡图,想必有不少人见过气泡图,却不知道应该怎么做,连...
关于富集圈图,由外向内,第1圈为GO id(或pathway id)标签,第2圈的条形长度对应背景基因数,颜色的深浅对应显著程度,即Pvalue(或Qvalue);第3圈对应目的基因数;第4圈(极坐标柱状图)为富集因子(Rich factor)。 数据整理 01 使用工具自带的背景基因文件
构建orgdb包，并将其打包，放置于一个新的文件夹下。差异表达基因筛选 从包含差异表达基因信息的文件中提取三列：基因名、Log2FoldChange和PValue。通过设置筛选条件|Log2FoldChange|>2、PValue<0.01，并根据Log2FoldChange值进行排序。富集分析 展示分析结果，如图所示。将富集结果可视化 1、柱状图 ...
GO富集分析的结果主要包括富集的GO术语(功能、过程或组件)、调整的p-value、富集的基因数、背景基因数等信息。 调整的p-value:衡量GO术语富集的显著性。一般情况下,p-value越小,富集越显著。 富集的基因数:在给定基因集中富集该GO术语的基因数。 背景基因数:参与GO富集分析的基因总数。