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将具有p值的列转换为fdr "BH方法“

将具有p值的列转换为fdr "BH方法"是一种统计学中常用的方法，用于校正多重假设检验中的p值。FDR（False Discovery Rate）是指在进行多重假设检验时，错误地拒绝原假设的比例。

BH方法（Benjamini-Hochberg方法）是一种常用的FDR校正方法，它基于对p值进行排序，并计算每个p值对应的FDR阈值。具体步骤如下：

将原始数据中的p值按照从小到大的顺序进行排序。
对于每个p值，计算FDR阈值，公式为：FDR阈值 = (p值的排序序号 / 总数) * 预设的FDR水平。
从排序后的p值列表中，找到第一个小于等于对应FDR阈值的p值。
将该p值及其之前的所有p值都标记为通过FDR校正的显著性水平。
对通过FDR校正的显著性水平进行进一步的统计分析或结果展示。

BH方法的优势在于控制了错误发现率，并且相对简单易用。它适用于大规模的多重假设检验，例如基因表达数据分析、蛋白质组学研究等领域。

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使用Clipper控制FDR应对高通量数据分析p值失真问题

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#将分组文件加载到环境中，分组信息第一列为样本名，第二列为分组信息如“high”“low” targets<-read.csv("group.csv") #将表达矩阵加载到环境中，行为基因，列为样本，这里应该注意去除重复项...,targets$Target)##若数据中存在特殊符号，将""替换成“.”...，也可以不替换 ##该数据集中实际存在不符合R的命名原则，所以在没个分类前加一个“F”，具体自己定 targets$Target=c(paste0("F",c(targets$Target),collapse...=“symbol” fit2 <- contrasts.fit(fit, cont.wt) fit2 <- eBayes(fit2) tT=topTable(fit2, adjust="<em>BH</em>",sort.by...="logFC",n=Inf) tT = subset(tT, select=c("adj.P.Val","P.Value","logFC")) colnames(tT)=c("FDR","P.Value

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