一、P值和校正P值(如FDR): 1.KEGG分析的结果通常会提供一个P值,表示每个通路富集的显著性水平。更低的P值指示更强的统计显著性。 2.由于进行了多次假设检验,因此还会提供校正后的P值(如FDR - False Discovery Rate),以控制类型I错误。较低的校正P值通常表示该通路更可能真正与您的条件相关联。 二、富集比...
FDR表示的是信度,而不是富集程度或P值的大小.一般来说,FDR越小,表示该通路的富集结果越可靠.在KEGG通路分析中,你应该关注那些FDR值较小的通路,因为它们更可能是真正与你的研究相关的通路.
在 KEGG富集分析中，一般建议查看矫正后的 p 值（如 FDR 等），而不是未经过矫正的原始 p 值。因为...
p值和FDR的评估:通常情况下,会提供每个通路的p值和FDR(假发现率)。较低的p值和FDR表明该通路在实验组中显著富集。通常设定阈值(如p < 0.05或FDR < 0.05)来筛选显著通路。 可视化结果:使用图形化工具(如R中的ggplot2、Cytoscape等)将富集结果可视化,可以帮助更直观地理解分析结果。例如,通过绘制条形图、气泡图...
KEGG Pathway富集分析的研究中,有必要引用特定的p值纠正方法,以获得更准确的结果和结论。常用的p值纠正方法有Bonferroni纠正、Benjamini-Hochberg纠正、False Discovery Rate (FDR)纠正、Storey等等。 首先,Bonferroni纠正是重置p值最简单的方法,它是将原始p值除以总检验的数量,得出的p值被认为是修正后的p值,也就是有...
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...
要关注富集通路的功能分析,评估每个通路的 p 值和 FDR(假发现率)。较低的 p 值和 FDR 表明该通路在实验组中显著富集。通常设定阈值(如 p < 0.05 或 FDR < 0.05)来筛选显著通路。还可以使用图形化工具(如 R 中的 ggplot2、Cytoscape 等)将富集结果可视化,帮助更直观地理解分析结果。并且,在分析结果的基础...
KEGG富集分析,会使用超几何分布检验计算显著性p-value,评估每个通路中观察到的目标代谢物数量与随机期望值之间的显著性差异,即找出与测到的所有代谢物相比,在差异代谢物中显著富集的Pathway。但随着检验次数的增加,假阳性数量也会增加,p值也不是特别可靠。为了结果更严谨,会再用FDR(False Discovery Rate,假阳性发现率...
常用的校正方法包括Bonferroni校正、Benjamini-Hochberg校正(FDR)等。 5. 结果筛选:设定一个显著性阈值(如p值小于0.05或FDR小于0.05),筛选出显著富集的通路。这些通路被认为是与实验条件或疾病状态相关的生物学过程。 6. 结果可视化:将富集分析的结果以图表形式展示,常用的可视化工具包括条形图、气泡图和网络图。这些...
通过该算法，会得到一个p值，一般情况认为p < 0.05即为显著。但是这是对于一个通路来说的情况，对于整个KEGG通路来说，要验证上百个通路（即多重假设检验），这时候就需要引入多重检验来进行校正，从而减低假阳性结果在我们的检验中出现的次数。主要使用的校正办法有Bonferroni 校正法，它可以称作是“...