由于转录组测序的差异表达分析是对大量的基因表达值进行独立的统计假设检验,会存在假阳性问题,因此在进行差异表达分析过程中,采用了公认的Benjamini-Hochberg校正方法对原有假设检验得到的显著性p值(p-value)进行校正,并最终采用FDR作为差异表达基因筛选的关键指标。一般取FDR<0.01或者0.05作为默认标准。 这两个指标的选取...
一般默认取log2FC绝对值大于1为差异基因的筛选标准(即差异两倍以上的视为差异基因)。 FDR FDR即False Discovery Rate,错误发现率,是通过对差异显著性p值(p-value)进行校正得到的。由于转录组测序的差异表达分析是对大量的基因表达值进行独立的统计假设检验,会存在假阳性问题,因此在进行差异表达分析过程中,采用了公认...
在进行GEO数据挖掘或转录组分析时，识别差异表达基因的过程中，会遇到几个关键的统计值：logFC、p值与FDR值。它们在基因表达分析中扮演着至关重要的角色。接下来，我们将对这三个概念进行深入解析。首先，让我们来理解logFC，即对数差异倍数。它衡量的是基因在两种条件下表达水平的相对变化。对于一个基因...
在基因表达数据分析中，Log2FC、p值和FDR值是关键指标。Log2FC代表差异倍数，指输入的表达矩阵中实验组的平均表达量与对照组平均表达量之比取对数，正负值指示基因上调或下调。计算方法为log2(B+1) - log2(A+1)，可避免取对数时产生NA值。直接计算表达量之差会导致差异表达基因的幅度难以准确反映...
GEO数据挖掘或转录组分析 差异表达 基因时,结果中会出现 Log2FC ,p值和 FDR 值,这三个值是生信技能树 生信爆款入门课程 geo数据挖掘差异基因筛选提到的重点。这些个值是什么意思呢?为拓展课堂所学知识,现在对他们做下总结。差异倍数(fold change),fold change翻译过来就是倍数变化。limma接受的输入参数就是一个...
接下来,我们将通过一个示例详细描述如何在R语言中设置FDR和logFC的值。 一、安装与加载必要的包 在R语言中,要进行差异表达分析,我们首先需要安装和加载适用于这种分析的包,如limma: if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) install.packages("BiocManager") ...
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p-value）进行校正，并最终采用FDR作为差异表达基因筛选的关键指标。一般国内公司取
如图1和图2所示,通过观察,我们可以发现两幅图的共性:纵坐标显示为不同的通路或者生物功能,横坐标为-log10(FDR)或-log10(p-value)。其中FDR全称为False discovery rate,反映的是检验中假阳性率的概率。简单来说,FDR就是利用某种检验方法(Benjaminiand Hochberg法)对p-value校正后的结果。除开单纯的统计讨论,我们...
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