q-value q-value是利用优化的FDR方法找到调整后的p值。通过利用p值分布的特征生成q值列表来优化FDR的方法。再来举个具体例子来理解q-value。在代谢组学实验中,我们通常会测试数百或数千个化合物变量。这些测试中的每一个都会产生一个p值。p值采用0到1之间的值,我们可以创建直方图来了解p值在0到1之间的分布情况。
Q-value，是P-value校正值，P值是统计差异的显著性的。Q值比P值更严格的一种统计。
p-value:假设检验中,p值测量的是在H0(null hypothesis, 也可以叫原假设)为真的条件下,获得某些小概率观察结果的概率。p值越小,代表在H0为真的前提下,获得观察结果的概率越小,那么这样从客观侧面也就是告诉我们可能需要否定H0假设而去接受H1(alternative hypothesis,也可以叫备选假设。p值通常取0.05 p-value用于...
qvalue(p-adjusted): 校正后的p值(qvalue=padj=FDR=Corrected p-Value=p-adjusted),是对p值进行了多重假设检验,能更好地控制假阳性率。校正后的p值不同的几种表现形式,都是基于BH的方法进行多重假设检验得到的。校正后的p值不同的展现形式是因为不同的分析软件产生的。
q-value的概念源自优化的FDR方法。它通过利用p值分布的特性生成调整后的p值列表，旨在控制所有显著检验结果中错误发现的数量。与p值相比，q值更倾向于减少假阳性，尤其是在进行大量假设检验时。在代谢组学实验中，假设存在4000个化合物，其中化合物A的p值为0.0101，q值为0.0172。p值表示假阳性的可能性...
qvalue值一般选1.5。1、q-value越高，筛选出差异基因越多，q-value=0.05认为结果良好，可根据具体情况适当调整。2、差异倍数常用1.2、1.5、2，其中1.5最常用。
BH法有时也称fdr法,是我们最常用的多重假设检验校正方法,可以很好的控制假阳性率和维持统计检出力。R函数p.adjust可用来计算一组p-value校正后的fdr值。(DESeq2中返回的padj也是用BH方法控制的FDR) q-value是什么? q-value是Storey和Tibshirani提出的基于p-value分布的FDR计量方法,具体见什么,你算出的P-value看...
q-value：细胞学家从来不对染色体棒尾巴拖出的DNA感兴趣。他们把注意力聚集在46条染色的基因图上面，而且把绘制的人类基因组草图的事大声喧哗。 1990年起Calvin Harley把端粒与人体衰老挂上了钩。他讲了三点，将它记录如下：细胞愈老，其端粒长度愈短；细胞愈年轻，端粒愈长，端粒与细胞老化有关系。
Q-learning 是一种记录行为值 (Q value) 的方法, 每种在一定状态的行为都会有一个值Q(s, a), 就是说行为a在s状态的值是Q(s, a)。s在上面的探索者游戏中, 就是o所在的地点了。 而每一个地点探索者都能做出两个行为left/right, 这就是探索者的所有可行的a啦。
（2）FDR法/q-value法：False discovery rate (FDR)即错误发现率。如进行了1000次检验，为了将1000次检验总体的错误发现率控制在一个阈值（如0.05）以下，将单个检验获得的原始p值及其在1000个检验的p值中的秩次通过Benjamini and Hochberg法（BH法）计算校正后的p值，使用该校正p值（也称q-value）...