综上所述，logFC、p值和FDR值在基因表达分析中具有重要意义。它们不仅帮助我们量化基因表达的差异，还通过统计学手段控制假阳性率，从而筛选出真正的差异表达基因。在实际研究中，研究者可以根据实验设计、数据特性和研究目标，灵活调整这些标准，以获得更准确和可靠的结果。
与 p 值不同,FDR 更适用于大规模数据的分析。生信研究中,正确解读 p 值和 FDR 至关重要。过高的 p 值可能导致错过有意义的结果。 而错误估计 FDR 可能得出错误的结论。一些生信分析工具会直接给出 p 值和 FDR 的计算结果。但用户需要理解其背后的原理和适用场景。P 值在比较两组数据差异时经常被用到。而...
FDR值和Q值：两者虽然名称不同，算法不同，但他们的作用其实是一致的，都是为了对P值进行多重假设检验校正。FDR校正相较于常规的Bonferroni 校正更加的宽松，它不追求完全没有假阳性结果，而是将假阳性结果和真阳性的比例控制在一定范围内，而FDR校正的算法也有很多，其中BH算法(Benjaminiand Hochberg)用得比较多。Q值...
3.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...
FDR(错误发现率)与p值在多重假设检验中密切相关,前者通过校正后者来控制假阳性比例,平衡结果的显著性判断。FDR校正法(如Benjami
因此最大的k为4,此时可以得出:在FDR<0.05的情况下,G2,G6,G5 和 G4 存在差异表达。 如果光看p值,G3也会算入显著。 这里我们可以把每个gene的q-value计算出来,转换上面的公式,得到: 列出表格, 即,根据该基因p值的排序对它进行放大,越靠前放大的比例越大,越靠后放大的比...
FDR(False Discovery Rate,错误发现率)与p值是统计学中两个重要的概念,它们在假设检验中有着密切的关联。 1. p值定义:p值是在假设检验中,当原假设为真时,观察到的数据或更极端数据出现的概率。p值越小,拒绝原假设的证据就越强。 2. FDR概念:FDR是指在一组假设检验中,被错误拒绝的假设所占的比例。在多...
在生信分析中,隔三差五地就需要和p值探讨是否显著差异,还要搬出FDR对p值进行校正。让每个基因根据p值大小从小到大排个队,拿个号牌,然后把自己的p值乘上总基因数,再除以自己号牌上的数就是FDR校正后的p值啦。这个过程用数学语言表示为: 其中,q-valuei是校正后的p值,...
FDR(False Discovery Rate)与p值之间存在密切的关系。 首先,p值是针对单次统计推断的一个置信度评估。它衡量的是一个原本应该是零假设(???0)的判断被错误认为是非零假设(???1,即拒绝???0)的比例。在假设???0成立的前提下,比较两组的差值,如果差值符合正态分布,p值越小,说明“两组没有差异”的概率越...
FDR（False Discovery Rate，错误发现率）是对p值进行校正后得到的指标，用于解决转录组测序差异分析中的假阳性问题。通过Benjamini-Hochberg方法调整原有显著性p值，FDR作为筛选差异表达基因的重要标准。通常，FDR小于0.01或0.05作为默认标准。FDR值的选择并非固定，依据实验情况可适当调整。差异表达火山图中...