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差异分析 fold change

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fdr是如何计算的？在用RNAseq数据比较分析两个样本中是否存在相同的基因时 ， 一般选择两个标准:i)FoldChangeFoldChange ， 这很容易理解 。用p.valcalc函数进行差异 分析，用robustvesion的ttest得到p值，公式可以查函数的源代码，用weightedVar加权方差 。
1、??[生信基础知识]几种常用的 差异表达基因识别方法FC,T检验,SAM...目前常用的几种识别差异表达的方法有:FC、T-test、FC(FoldChange)算法如SAM是最早用于识别差异基因表达水平在两种不同实验条件下存在的算法，其原理是计算两类样本中基因平均表达水平的次数 。如果该值达到预设的阈值(一般设置为2，以2为基数的对数表达比大于1或小于1)，则确定该基因为差异 expression (de，differentexpression)基因，计算公式如下 ， 其中mean(X(i))和mean(Y(i))表示基因I所在 。人们经常对fc值进行log2转换 。与FC相比，log2fc值有正值和负值，因此很容易看出两个组之间的上下关系 。limma package差异分析结果上的logFC解释ttest (TTEST)常用于鉴定两种样品中的DE基因 。
2、转录组不同组数据量 差异大有影响吗有影响 。转录组分析，差异表达基因的筛选标准一般是:FoldChange大于等于2，FDR小于等于0.01 。如果差异表达基因数量过少，可以适当降低标准，而差异表达基因数量过多 。还有哪些因素会影响差异表达基因的数量？第一 ， 采样时很重要的样本处理，对差异基因的数量影响很大 。
3、重磅干货:转录组 分析好多问随着测序技术的快速发展和测序成本的不断降低，转录组测序分析已经成为生物和医学研究中最不可或缺的技术手段 。不过对于大多数新手来说，偶尔还是会给你带来一些小麻烦 。为了节省宝贵的时间，我整理了一些常见问题或者分析经验，供大家参考~1 。问:如何获得样本聚类和相关性？答:利用样本的fpkm值，默认用最长距离法(完全)计算样本间的欧氏距离，计算方式为spearman相关系数(Spearman)，从而得到样本间的相关得分和聚类结果 。
2.问:为什么一组性能趋势相同的样本聚类很差？答:组差异中样本存在个体，其中差异影响整体基因表达差异比较大(噪声基因存在)，建议检查差异的基因聚类，好的可以折中 。3.问:为什么聚类好的群体中差异基因较少？答:样本间差异很小，实验处理没有导致大的基因表达水平差异；默认的差异基因筛选条件比较严格 ， 在这类情况下可以适当放宽筛选门槛(比如调基因的表达水平分析基因的直接表达水平就是其转录本的丰度，转录本丰度越高，基因表达水平越高 。在RNAseq 分析中，我们可以通过计算位于基因组区域或基因外显子区域的测序序列(读数)来估计基因表达水平 。阅读数不仅与基因的真实表达水平成正比，还与基因的长度和测序深度成正相关 。
4、Robust火山图:一种含离群值的代谢组数据 差异 分析方法作者将提出的方法与9个代谢组常用的其他方法(包括ttest)进行了比较，发现有更低的错分误差(MERS)和更高的AUC，证明了该方法的优越性 。Github:数据集由40行代谢物和40个样本组成 ， 其中(癌症和健康组各有20个生物重复) 。我们再来看函数foldChngCalc，可以看到weightedMean值主要是通过apply函数计算的，也就是加权平均 。
通过一个实例计算，观察加权均值函数和均值的差异，我们创建一个正态分布的向量集X和一个高离群值的向量集 ， 并分布计算结果 。用p.valcalc函数进行差异 分析，用robustvesion的ttest得到p值，公式可以查函数的源代码，用weightedVar加权方差 。
5、bulkRNA-Seq(8【差异分析 fold change】上一期讲了一些样本相关的可视化分析 。本期做差异 分析的热图和火山图，VolcanoPlot)RNAseq等分析中常用的RNAseq图 。它能清晰地显示出显著上调和下调的基因，所以得名，是因为做出的图形像火山爆发，例如，图中x轴一般代表log2的倍数变化，y轴一般代表log10(pvalue)，不同颜色的点代表满足不同条件的基因 ， 红色代表上调基因( 。

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