如何根據RPKM值求差異表達基因

2021-04-18 11:01:28 字數 2258 閱讀 6100

1樓:

差異表達基

來因分析是根據表源型協變數(bai

分類變數)鑑定組du

間差異表達,它zhi屬於監督性分類的一dao種。在鑑定差異表達基因以前,一般需要對錶達值實施非特異性過濾(在機器學習框架下屬於非監督性分類),因為適當的非特異性過濾可以提高差異表達基因的檢出率、甚至是功效。r分析差異表達基因的library有很多,但目前運用最廣泛的bioconductor包是limma。

鑑定差異表達基因是表達譜晶片分析pipeline中必須的分析步驟。差異表達基因分析是根據表型協變數(分類變數)鑑定組間差異表達,它屬於監督性分類的一種。在鑑定差異表達基因以前,一般需要對錶達值實施非特異性過濾(在機器學習框架下屬於非監督性分類),因為適當的非特異性過濾可以提高差異表達基因的檢出率、甚至是功效。

r分析差異表達基因的library有很多,但目前運用最廣泛的bioconductor包是limma。

如何根據rpkm值求差異表達基因

2樓:匿名使用者

差異表達基因分析是根據表型協變數(分類變數)鑑定組間差異表達,它屬於監督性分類的一種。在鑑定差異表達基因以前,一般需要對錶達值實施非特異性過濾(在機器學習框架下屬於非監督性分類),因為適當的非特異性過濾可以提高差異表達基因的檢出率、甚至是功效。r分析差異表達基因的library有很多,但目前運用最廣泛的bioconductor包是limma。

鑑定差異表達基因是表達譜晶片分析pipeline中必須的分析步驟。差異表達基因分析是根據表型協變數(分類變數)鑑定組間差異表達,它屬於監督性分類的一種。在鑑定差異表達基因以前,一般需要對錶達值實施非特異性過濾(在機器學習框架下屬於非監督性分類),因為適當的非特異性過濾可以提高差異表達基因的檢出率、甚至是功效。

r分析差異表達基因的library有很多,但目前運用最廣泛的bioconductor包是limma。

差異基因分析pvalue,fdr是怎麼計算的

3樓:迷途崽崽

在利用rna-seq資料比較分析兩個樣品中同一個基因是否存在差異表達的時候,一般選取兩個標準:

i)foldchange

foldchange,很容易理解了。就是兩樣品中同一個基因表達水平的變化倍數。可以用rpkm值來計算,關於rpkm的計算方法,請參考

ii)fdr校正後的p-value,即q-valuefdr值的計算方法如下:

1)對每個基因進行p-value的計算

假設觀測到基因a對應的reads數為x,已知在一個大文庫中,每個基因的表達量只佔所有基因表達量的一小部分,在這種情況下,p(x)的分佈服從泊松分佈。已知樣本一中唯一比對到基因組的總reads數為n1,樣本二中唯一比對到基因組的總reads數為n2,樣本一中唯一比對到基因a的總reads數為x,樣本二中唯一比對到基因a的總reads數為y,則基因a在兩樣本中表達量相等的概率可由以下公式計算:

轉錄組資料中rpkm代表什麼

4樓:匿名使用者

轉錄組資料中,rpkm是reads per kilo bases per million reads的縮寫,代表每百萬reads中來自於某基因每千鹼基長度的reads數。

轉錄是遺傳資訊由dna轉換到rna的過程。作為蛋白質生物合成的第一步,轉錄是mrna以及非編碼rna(trna、rrna等)的合成步驟。是遺傳資訊從dna流向rna的過程。

即以雙鏈dna中的確定的一條鏈(模板鏈用於轉錄,編碼鏈不用於轉錄)為模板,以atp、ctp、gtp、utp四種核苷三磷酸為原料,在rna聚合酶催化下合成rna的過程。

如何計算cuffdiff中的fpkm值

5樓:末你要

fpkm與rpkm計算方法基本一致。公式如下:

其中c是map至該基因的外顯子上的片斷數,n是所有map至基因組的測序reads的鹼基數,l就是該基因外顯子鹼基全長。

在cuffdiff中,它會將同一組中所有的樣品試為同一**樣品處理,這就是為什麼同一組內如果有三個樣品的話,最終得到fpkm值並不是三個樣品單獨運算得到的fpkm值的平均值。

如何根據rpkm值求差異表達基因

6樓:匿名使用者

t檢驗會出現比較對的假陽性,可以用fdr校正一下。如果沒有生物學重複的話,建議用degseq。

也可以用edger包。read counts 需要聯絡給你做測序的公司,讓他們提供一下。如果有伺服器的話,亦可以自己跑一遍,不過比較費時間。

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