可能出现的结果如下： ?=0 ?≠0 HYPOTHESES Claim ?=0 U T ?-R Claim ?≠0 V S R Claim ?0 ?-?0 ? ?...0为H0为真的次数，R为拒绝H0的次数。 I型错误或假阳性错误：?=0时判断结果为?≠0，发生V次。 II型错误或假阴性错误：?≠0时判断结果为?=0，发生T次。...次检验，控制FDR使 的P值，结果按由小到大进行排序 ，…， ，找到第?个P值，当 ≤?× 时，认为结果是阳性，此时第1到第?个P值对应的检验都认为结果是阳性的。...时，认为结果是阳性的，即把 FDR控制在?水平。...Bonferroni校正控制FWER： sum(p.adjust(pValues, method = "bonferroni") < 0.05) [1] 0 BH校正控制FDR： sum(p.adjust
和FDR 首先我们需亚了解差异表达分析的基本假设： H0:差别是由抽样误差所致； H1:差别不是由抽样误差所致，即并不来自同一总体 ###这里我用到哈佛大学统计的一个数据集 library(devtools...是原始的第 i 个 p 值，m 是的检验个数 sum( p.adjust(pvals, method="fdr") < 0.05 ) # 13 sum( p.adjust(pvals, method...="BH") < 0.05 ) # 13 从图中看到的一样 adj.pvals p.adjust(pvals, method="fdr") compare_list 的一部分），筛选出DEGs以及计算FDR和power 使用这些函数处理数据集获得相关结果 接下来，介绍了两种不同的方法创建null dataset，并在此基础上开始引入Clipper...结合original和null的数据集来控制FDR，在使用Clipper前还需考虑其前提假设是否成立：来自两个数据集（original和null）的输入数据（这里的指，-log转换后的p值）对所有非DEGs
FDR (False Discovery Rate) ：所有主张“阳性”的次数中，错误主张（假阳性）所占的比例E[V/R]。 目的：控制假阳性率FPR 如果正确计算了P值，所有P值小于?...常用的方法为BH（Benjaminiand Hochberg）校正。 基本思路 假设进行?次检验，希望控制FDR使E[V/R]的P值，结果按由小到大进行排序P(1)，…，P(?)...时，认为是阳性的，此时第1到第?个P值对应的检验都认为是阳性的。 进行10000次检验，控制E[V/R]结果，其中假阳性结果小于500×0.05=25个。...控制FDR： 假设进行?次检验，计算每次检验的P值，结果按由小到大进行排序P(1)，…，P(?)，校正的P值=P(?)×(?/?)，此时校正的P值又称为Q值。回顾BH校正，?fdr=?×?/?。当Q?...Bonferroni校正控制FWER： sum(p.adjust(pValues, method = "bonferroni") < 0.05) [1] 0 BH校正控制FDR： sum(p.adjust
今天和大家分享一道题 var i = 0; var a = i++; console.log(a); 答案，相信大家一眼就能看出， 结果为 0 下面变化一下，代码如下 var i = 0; i =...i++; console.log(i); 结果多少呢？...揭晓答案，结果还是 0 ; Why ? Why ? Why ?...简单翻译： 如果该运算符作为后置操作符，则返回它递增之前的值；如果该运算符作为前置操作符，则返回它递增之后的值 所以，我们就知道， ++运算符会返回一个值，如果前置，则返回操作对象递增之后的值，如果后置...；++运算符的优先级都高于=号； 区别在于，++返回的是递增之前的值，还是递增之后的值
本期我们介绍一下常用的一些差异分析方法，再比较各种方法的准确性。...，方便后面对不同方法的评估，TPs为真实的差异基因，TNs为真实的无差异基因。...(pVals, method = "fdr") ---- 4.2 准确性评估 这里我们使用KS-test的方法得到了5095个差异基因。...8.1 BPSC library(BPSC) bpsc_data r1" | batch=="NA19239.r1"] bpsc_group = group...[batch=="NA19101.r1" | batch=="NA19239.r1"] control_cells <- which(bpsc_group == "NA19101") design <
下面用一个测试数据来评价一下不同的算法的表现。处理同样的表达矩阵得到差异结果跟已知的差异结果进行比较看看overlap怎么样。...'ROCR') ## try http:// if https:// URLs are not supported source("https://bioconductor.org/biocLite.R"...(pVals, method = "fdr") sigDE <- names(pVals)[pVals < 0.05] Wilcox_pVals=pVals DE_Quality_rate(sigDE)...(pVals, method = "fdr") sigDE <- names(pVals)[pVals < 0.05] edgeR_pVals=pVals DE_Quality_rate(sigDE)....r1" | batch=="NA19239.r1"] bpsc_group = group[batch=="NA19101.r1" | batch=="NA19239.r1"] control_cells
其实，AI搜索平台之所以这么聪明，是因为它们背后有着庞大的内容来源。作者：刘鑫炜互联网品牌内容营销专家蚂蚁全媒体总编今天，我们就来一起揭开AI搜索平台背后的神秘面纱，看看那些搜索结果都来自哪些平台。...第一个是文心一言的搜索结果，其中显示参考4条信息源，主要来自新浪财经、简书、百家号和CSDN等。第二个是天工AI的搜索结果，其中显示参考知乎专栏、网易、搜狐等信息源。...第三个是KIMI的搜索结果，参考来源比较多，28条，信息源比较综合。第四个是豆包的搜索结果，其中显示搜索来源来自网易、头条号、格隆汇等。...第五个是腾讯元宝的搜索结果，它引用了5篇资料作为参考，3篇来自微信公众号，一篇来自搜狐，一篇来自数英网。通过多次测试梳理，我们发现，各个AI搜索的来源虽然各异，但是大体的信息来源基本相似。...这些平台以其独特的用户生成内容（UGC）模式，汇聚了来自各行各业的专业人士、学者、爱好者以及普通用户的智慧与经验，形成了一个庞大而多元的知识网络。
但是假如我们做了很多次实验，比如10000次，那么犯错误的次数可能能达到500次，我们要规避这么多的假阳性结果，就需要考虑多重假设检验。 1....Bonferroni法 Bonferroni是最粗暴简单的方法，当 P value ≤ α/N时，拒绝H0。理念是将阈值降低，尽量杜绝假阳性的存在，弊端就是可能会由于阈值太严格而导致阳性结果太少。...在R中调用Holm方法： p.adjust(c(0.003, 0.005, 0.012, 0.04, 0.058), method = 'holm') 输出：0.015 0.020 0.036 0.080...0.080 R中的结果是由于要直观的与0.05 (alpha) 比较，所以输出的值其实就是 p * (m - k + 1)；当出现第一个不显著的p值时（0.080），则后边的结果都是这个值了。...另外有时候会出现相同p值的情况，比如： p.adjust(c(0.003, 0.005, 0.012, 0.04, 0.058, 0.06), method = 'fdr') 输出： 0.015 0.015
怎么做检验 R内置了一些方法来调整一系列p值，以控制多重比较谬误（Familywise error rate)或控制错误发现率。...方法BH（Benjamini-Hochberg，与R中的FDR相同）和BY（Benjamini & Yekutieli）控制错误发现率，这些方法试图控制错误发现的期望比例。...$BH = p.adjust(Data$Raw.p, method = "BH") Data$Holm = p.adjust(Data$ Raw.p...p.adjust(Data$ Raw.p, method = "BY") Data ?...p.adjust(Data$ Raw.p, method = "hommel") Data$BY = signif(p.adjust(Data$ Raw.p,
is.na(y)]<-x return(y)} 经过这个代码，样本的表达量将会被转化到0-1之间的数值。...校正 fdr=p.adjust(Pvalue, "BH") # 在原文件后面加入log2FC，p value和FDR,共3列； out的逻辑，分别求取subtype2和subtype3的差异基因 #=================================================================...校正 fdr=p.adjust(Pvalue, "BH") # 在原文件后面加入log2FC，p value和FDR,共3列； out<- as.data.frame(cbind(log2_FC,Pvalue...校正 fdr=p.adjust(Pvalue, "BH") # 在原文件后面加入log2FC，p value和FDR,共3列； out<- as.data.frame(cbind(log2_FC,Pvalue
这时候我们能想到的最简单的办法就是对所有物种按照分组进行显著性检验，这时候我们对于一个数据集进行了多重检验，则需要p值校正来获得更准确的结果。...当我们明白了他们的原理，实际上可以不用拘泥于两个工具本身，可以自己在R中选择合适的方法来进行分析。 p值校正 假设检验是一种概率判断，因为小概率事件发生了所以我们拒绝假设。...若要使所有检验结果正确的概率大于0.95，则需要调整显著水平或更常用的p值校正，一个常见的方法是Bonferroni校正，其原理为在同一数据集做n个独立的假设检验，那么每一个检验的显著水平应该为只有一个检验时的...在R中p值校正可以使用p.adjust()函数，其使用方法如下所示： p.adjust(p, method=p.adjust.methods, n=length(p)) 其中p为显著性检验的结果（为数值向量...校正后的p值常称为q值，使用Benjamini-Hochberg（BH）方法校正的p值也称为错误发现率（false discovery rate，FDR）。
在做项目分析的时候遇到过一个问题，就是有个老师想将好几张功能富集结果中的柱状图的横坐标的范围全部调整为一样的，一般画这个柱状图都是用Y叔的clusterprofiler包中的barplot函数对使用这个包的功能富集结果进行一键绘图...但是当我去查找这个函数的调整坐标的参数时： barplot.enrichResult {enrichplot} R Documentation barplot Description barplot...这个图与一般的函数barplot画出来的不一样的地方在于它的颜色，这张图里面的颜色反应的是fdr的大小，是一个连续值，ggplot2可以将连续值映射到到颜色上，横坐标是通路中感兴趣基因的个数。...下面用一套KEGG富集分析的结果来展示绘图的过程，下表展示的KEGG富集分析结果也是利用Y叔的clusterprofiler包得到的。 ?...p.adjust进行从小到大排序，保证最显著的通路在前 kegg p.adjust),] #这里画图只展示top10的通路 kegg <- kegg[1:10,]
R来实现更快捷的分析呢—— 我们主要关注原文方法学的部分： IREA for cytokine response analysis User data are then compared with the...借助于ChatGPT，我来尝试画一下极化的雷达图看看，用的数据来自于➡慢性病毒性肝炎（二）中性粒细胞亚群细分策略 导入我的数据 现在我有一个seurat对象 load("....} else { return(wilcox.test(post_treated, pre_treated)$p.value) } }) # 处理 NA 值以避免 p.adjust...出错 p_values[is.na(p_values)] <- 1 fdr_p_values p.adjust(p_values, method = "fdr") return...祈祷IREA作者放一个更友好的使用渠道，R包之类的，让普罗大众更好地利用这个工具~(●ˇ∀ˇ●)
怎么做检验 R内置了一些方法来调整一系列p值，以控制多重比较谬误（Familywise error rate)或控制错误发现率。...方法BH（Benjamini-Hochberg，与R中的FDR相同）和BY（Benjamini & Yekutieli）控制错误发现率，这些方法试图控制错误发现的期望比例。...$BH = p.adjust(Data$Raw.p, method = "BH") Data$Holm = p.adjust(Data$ Raw.p...p.adjust(Data$ Raw.p, method = "hommel") Data$BY = signif(p.adjust(Data$ Raw.p,...---- 本文摘选《R语言多重比较示例：Bonferroni校正法和Benjamini & Hochberg法》
选择的改进率（improvement rate ）r避免了太大的subpathway区域（导致增加了冗余弱信息）。...在应用于生物网络的贪心启发式算法中，有证据表明参数r = 0.05是合适的 (Chuang et al., 2007)。...FDR的阈值。...=FALSE,method="fdr") #若p.adjust=TRUE，则返回校正后的P值 （2）getExpp 对基因表达数据进行t-test profile的基因定义为种子基因 #min.size子通路的最小尺寸 #out.F是否输出子通路 好像是网络的问题，小编下载不了数据，这里就不展示结果了 5.opt_subpath
当x为矩阵或数据框，计算结果为元素之间的相关性矩阵。相关性矩阵对角线为1（自相关）。...相关系数检验 与距离不同，相关性需要进行统计检验，假如两个变量独立，那么相关系数R应该是很接近0的，那么我们认为R是服从均值为0的正态分布，那么对于实际观测值r可以构造统计量使用t检验进行分析。...在R中p值校正可以使用p.adjust()函数，其使用方法如下所示： p.adjust(p, method=p.adjust.methods, n=length(p)) 其中p为相关检验的结果（数值向量...校正后的p值常称为q值，使用Benjamini-Hochberg（BH）方法校正的p值也称为错误发现率（false discovery rate，FDR）。...ltm包中的rcor.test()函数在计算相关系数检验的同时还提供p值校正，其校正方法与p.adjust()函数相同，用法如下所示： rcor.test(mat,p.adjust=FALSE, p.adjust.method
主要方法：如果不同分组代表着一定的趋势，例如group1，group2，group3的样本严重程度越来越重。...那么就可以求group1和group2的差异基因，group2和group3的差异基因，group1和group3的差异基因，最后把三次得到的上调差异基因和下调差异基因求交集。...校正 fdr=p.adjust(Pvalue, "BH") # 在原文件后面加入log2FC，p value和FDR,共3列； out<- as.data.frame(cbind(log2_FC,Pvalue...校正 fdr=p.adjust(Pvalue, "BH") # 在原文件后面加入log2FC，p value和FDR,共3列； out<- as.data.frame(cbind(log2_FC,Pvalue...校正 fdr=p.adjust(Pvalue, "BH") # 在原文件后面加入log2FC，p value和FDR,共3列； out<- as.data.frame(cbind(log2_FC,Pvalue
计算Qvalue,多重假设检验 p.adjust.methods p <- apply(dta, 1, function(x){t.test(x[1:5],x[11:15])$p.value}) p.adjust...(p) p.adjust(p,'holm') p.adjust(p,'fdr') library(pheatmap) pheatmap(dta) p 二、利用 t 检验验证实验结果 #探索数据nrow...x$supp=="VC" & x$dose==2),]$len,x[(x$supp=="OJ" & x$dose==2),]$len,paired = F) 写在最后：有时间我们会努力更新的。...大家互动交流可以前去论坛，地址在下面，复制去浏览器即可访问，弥补下公众号没有留言功能的缺憾。原地址暂未启用（bioinfoer.com）。...sx.voiceclouds.cn 有些板块也可以预设为大家日常趣事的分享等，欢迎大家来提建议。
官网地址：GSEA (gsea-msigdb.org) 基本原理： 使用预定义的基因集（通常来自功能注释或先前实验的结果），将基因按照在两类样本中的差异表达程度排序，然后检验预先设定的基因集合是否在这个排序表的顶端或者底端富集...随后会针对NES计算假阳性率FDR。...Leading-edge subset：领头基因亚集对富集贡献最大的基因成员 一般认为|NES|>1，p-valueFDR的通路是显著富集的。...|NES|值越大，FDR值就越小，说明分析的结果可信度越高。 ---- 2....下面选取KEGG通路的富集结果进行gseaplot绘图示范 首先对富集结果进行条件筛选，一般认为|NES|>1，NOM pvalueFDR（padj）的通路是显著富集的；还可以从结果中细分出上下调通路单独绘图
为了解决这个问题，一般的我们可以分析每种表型的数千个置换数据集，以得到这些关联的零分布。接着就可以得到这些观察值来自零分布的可能性，从而得到一个调整后的 P 值。...从上图可知，结果和期望一致。 校正 P 值 这部分主要涉及从严格到宽松的 3 种校正方法。...d$bonferroni = p.adjust(d$bpval, method="bonferroni") # 取 <= 0.05 R> write.table(d[which(d$bonferroni...d$bh = p.adjust(d$bpval, method="fdr") # 取 FDR <= 0.1 R> write.table(d[which(d$bh R> d$st = qvalue(d$bpval)$qvalues # 取 FDR <= 0.1 R> write.table(d[which(d$st <= 0.10
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