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...
这些GO term是按照P value从小到大排列的,方便老师找差异富集结果。如在这个例子中,microtubule-based process为在差异基因中富集最显著的GO term,说明profile1中的基因显著富集于这个功能。 3. GO有向无环图(out.C/P/F.png) 从整体上来看,GO注释系统是一个有向无环图(Directed Acyclic Graphs),GO各term之间...
如果文件已经上传过,您可以直接点击选择按钮找到需要的文件勾选确定,无须再次上传。物种选择项目中所使用的基因组名称;富集类型支持GO和KEGG;筛选条件支持三种检验方式:pvalue/p.adjust/qvalue,默认是qvalue。显著性阈值您可根据实际情况进行筛选,默认是0.05。输出名自定义即可。填写好上述所有的参数后,点击提交即可。
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...
计算得到的pvalue通过Bonferroni校正之后,以corrected-pvalue≤0.05为阈值,满足此条件的GO term定义为在差异表达转录本中显著富集的GO term。 GO功能分析同时整合了表达模式聚类分析,研究人员能方便地看到具有某一功能的所有差异转录本的表达模式。如表1establishment of localization为在A_vs_B差异表达转录本中最显著...
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
pvalueCutoff是在假设检验中常用的一个参数,用于描述检验结果是否具有统计显著性。在富集分析中,p-value表示一个富集分析结果与随机事件产生该结果的概率大小。p-value越小,代表该结果的富集程度越显著。 qvalueCutoff是用于控制错误发现率(FDR)的一种统计指标,它定义为已知的p-value中,期望的FDR所达到的最小值。在...
• 以差异基因作为前景基因,全部基因作为背景基因(参考基因),找出差异基因相关的GO分类,计算这些差异基因同GO 分类中某(几)个特定的分支的超几何分布关系,GO 分析会对每个有差异基因存在的GO 返回一个p-value,小的p 值表示差异基因在该GO 中出现了富集。
计算得到的P value会进一步经过多重检验校正,得到corrected-pvalue(也就是Q value)。通常我们会以Q value≤0.05为阈值,满足此条件的GO term定义为在差异表达基因中显著富集的GO term。 二、数据准备: 明白了GO富集的原理后,我们需要准备的数据就只有两份:前景基因文件和背景基因文件。
over_represented_pvalue,富集的p值; FDR,p调整值; numDEInCat和numInCat,分别为富集到该GO条目中的基因数目,以及该条目中背景基因总数目; term,富集到的GO的描述信息; ontology,GO分类BP(生物学过程)、CC(细胞组分)或MF(分子功能)。 3、手动添加基因名称 ...