精华内容
下载资源
问答
  • 5G与LTE无线网络设计差异性分析.pdf
  • NB-IOT窄带物联网与LTE差异性分析
  • title: “GSE93798” output: word_document ...关于GSE93798的差异性分析、GO分析、KEGG分析、DO分析 rm(list = ls()) #RStudio控制台(console)中出现少量中文乱码的解决方法 Sys.setlocale("LC_ALL","...

    title: “GSE93798”
    output: word_document

    knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
    

    R Markdown

    关于GSE93798的差异性分析、GO分析、KEGG分析、DO分析

    rm(list = ls()) 
    
    
    #RStudio控制台(console)中出现少量中文乱码的解决方法
    Sys.setlocale("LC_ALL","Chinese")
    
    
    # if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
    #   install.packages("BiocManager")
    # BiocManager::available()
    # 
    # options(BioC_mirror="http://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/")
    
    library(BiocManager)
    
    #BiocManager::install('limma')
    library(limma)
    
    #install.packages("ggplot2")
    library(ggplot2)
    
    exp<-read.table("GSE93798_series_matrix1.txt",header = T,row.names = 1,comment.char = "!")
    
    
    annot<- data.table::fread("GPL570.annot.gz",skip ="ID",data.table 
    展开全文
  • 样本量大的时候做差异性分析容易得到有显著性差异的结论,原因如下图, 求p值的过程中,n越大,Z0也越大,相对应的p就小了。当然这里默认方差变化不大的情况下,因为一般来说很多数据经过平均后方差不会变化很大,...

    样本量大的时候做差异性分析容易得到有显著性差异的结论,原因如下图, 求p值的过程中,n越大,Z0也越大,相对应的p就小了。当然这里默认方差变化不大的情况下,因为一般来说很多数据经过平均后方差不会变化很大,相比平均前后的样本量。

    4025027-2cb4826507155392.png
    p值计算, from google image

    下图中的数据,y1和y2的数据量各为1000,y1m和y2m数据量各为100, 是y1和y2每10个10个数据的平均,所以y1和y1m,y2和y2m的平均值相等,他们的方差也是基本没大变化,我们分别对y1和y2,y1m和y2m做下差异性分析,这里用单因素方差分析(anova1),其实用独立样本t-test会得到相同的结果(计算公式形式虽然不一样,但换汤不换药,结果一样的).
    结果是,y1和y2的p值为0.0189,他们之间有显著性差别;y1m和y2m的p值 0.4603,fail to reject原假设(H0: 他们之间没差别),不能说他们之间有显著性差别的。

    4025027-13d39845f25f36e3.png
    4025027-44398cafe4534978.png
    标准差

    MATLAB代码

    y1 = sin([0.01:0.01:10])*10;
    y2= y1+0.7;
    p  = anova1([y1;y2]')
    
    y1m = mean(reshape(y1,10,100));
    y2m = mean(reshape(y2,10,100));
    pm  = anova1([y1m;y2m]')
    
    subplot(2,1,1)
    plot(y1,'.')
    hold on 
    plot(y2, '.')
    legend('y1','y2')
    subplot(2,1,2)
    plot(y1m,'.')
    hold on
    plot(y2m,'.')
    legend('y1m','y2m')
    
    
    展开全文
  • 参考: 1.《医学案例统计分析与SAS应用》,冯国双

    在这里插入图片描述
    参考:

    1.《医学案例统计分析与SAS应用》,冯国双

    展开全文
  • 剖析差异合理教学_小学音乐低段课堂中的差异性教学评价的分析报告.doc
  • 做基因表达分析时必然会要做差异分析(DE) DE的方法主要有两种: Fold change t-test fold change的意思是样本质检表达量的差异倍数,log2 fold change的意思是取log2,这样可以可以让差异特别大的和差异比较小...

    做基因表达分析时必然会要做差异分析(DE)

    DE的方法主要有两种:

    • Fold change
    • t-test

    fold change的意思是样本质检表达量的差异倍数,log2 fold change的意思是取log2,这样可以可以让差异特别大的和差异比较小的数值缩小之间的差距。

    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 就是 t-test 来的:

     

     

    参考:

    https://www.cnblogs.com/leezx/p/7132099.html


    DrugAI
    展开全文
  • Origin对实验数据作显著性差异分析.ppt
  • R统计计算--差异性检验

    万次阅读 2018-08-09 17:49:55
    差异性检验: t检验、秩和检验(如wilcox检验)、Kolmogorov-Smirnov检验 组间差异检验:方差分析、Fisher检验、卡方检验 相关性分析:相关性检验(pearson、spearman和kendall等)、cos相关性检验 基本概念: 1....
  • 差异表达分析之FDR

    千次阅读 2020-03-20 18:54:49
    差异表达分析之FDR 随着测序成本的不断降低,转录组测序分析已逐渐成为一种很常用的分析手段。但对于转录组分析当中的一些概念,很多人还不是很清楚。今天,小编就来谈谈在转录组分析中,经常会遇到的一个概念FDR,...
  • edgeR基因表达差异分析

    千次阅读 2020-09-17 21:21:53
    edgeR基因表达差异分析 文章目录edgeR基因表达差异分析官方文档总结读取read数DGEList对象、构建分组过滤,删除低表达基因CPM标度转换手动过滤自动过滤归一化测序深度有效库大小GC含量基因长度MDS图形展示 样本无...
  • edgeR:差异表达分析

    千次阅读 2020-01-05 18:41:19
    edgeR的适用 适用于RNA-Seq,SAGE-Seq,Chip-Seq,CRISPR-Cas9,DNA methylation研究。 快速入门 glm approach 相比经典方法更灵活。...quasi-likelihood: 建议用于大量RNA-seq数据的差异表达分析。 like...
  • 微生物多样组间差异分析神器-STAMP
  • R语言_差异表达分析

    2017-10-21 22:31:08
    介绍R语言用于统计分析差异表达,来源课程内部讲义,注重实战!
  • 微生物群落结构差异分析

    千次阅读 2020-06-02 18:34:54
    微生物群落结构差异分析 输入的数据格式与RDA分析格式相同 spe:群落组成数据 group: 分类数据 env:环境数据:土壤理化因子、植物类别等 library(vegan) # ADONIS/PERMANOVA-PCoA # β多样指数可以选择不同的...
  • 差异性检验统计

    千次阅读 2020-01-06 16:33:19
    最近我发现,大家对T检验的使用频率很高,但是有一个共同的应该引起注意的问题,几乎没有人去讨论原始数据的正态分布情况,只要是两样本差异检验,就直接使用T检验出结果。严格来说,这是不严谨的。为什么呢?因为T...
  • Excel-对比图分析差异分析

    万次阅读 2014-01-20 22:07:25
    对比分析就是将两个或两个以上的数据进行比较,分析它们之间的差异,从而揭示这些数据所代表事物的发展变化情况和规律。通过对比,可以很直观地看出事物在某方面的差距,并且可以准确、量化地表示出差距的多少。
  • 为了满足不同垂域开发者对数据分析差异化需求,新上线的5.0.5版本中,提供行业报告分析服务与行业基准数据对比,并对界面UI做了优化,一起来看新版本升级了哪些能力吧~ 提供电商行业的差异分析服务,助力电商...
  • 群落组间差异分析

    千次阅读 2019-08-13 14:09:57
    1. Biomarker 根据丰度信息,找出不同组分之间的差异因素(物种、功能),继而确定其生物学的相关性。 2.专业分析软件 Metastats LEfSe ...差异物种分析 差异功能分析 特点: 只能做两组之间的对比(在利用one wa...
  • 从渠道管理到品牌管理……,营销围绕用户展开,用户行为分析是营销工作的首要环节。 用户行为分析需要回答三个问题: ² 什么是用户行为(What)? ² 为什么分析用户行为(Why)? ² 如何分析用户行为(How)...
  • 使用edgeR进行无重复差异表达分析

    千次阅读 2019-05-04 13:02:41
    使用edgeR进行无重复差异表达分析 写这篇文章一部分原因是填2年前的一个坑 转录组入门(7):差异表达分析. 另一部分原因是GQ最近又在搞一波无重复的差异表达分析, 所以专门去学了edgeR 我个人是不太推荐没有重复...
  • DESeq2差异基因分析和批次效应移除

    万次阅读 多人点赞 2018-07-26 15:40:35
    差异基因鉴定 基因表达标准化 不同样品的测序量会有差异,最简单的标准化方式是计算 counts per million (CPM),即原始reads count除以总reads数乘以1,000,000。 这种计算方式的缺点是容易受到极高表达且在...
  • 数据分析技术:数据差异的显著检验 数据差异的显著检验是数据分析的重要技术之一。然而,如何正确选择检验方法是很多初学者困惑和容易出现错误的地方。下面为大家总结一下数据差异显著检验的方法及适用范围。...
  • 文章目录学习目标DESeq2差异...探讨离散度在差异表达分析中的重要,并利用离散度值的图来探讨NB模型的假设 DESeq2差异基因表达分析流程 之前,我们使用适当的设计公式创建了DESeq2对象,并使用两行代码运行DESeq2:
  • 转录组入门(7):差异表达分析

    千次阅读 2017-11-27 21:22:28
    这个步骤推荐在R里面做,载入表达矩阵,然后设置好分组信息,统一用DEseq2进行差异分析,当然也可以走走edgeR或者limma的voom流程...探索性分析一二事 使用DESeq2进行差异基因分析 使用edgeR进行差异基因分析 使用l...
  • 基因表达分析(上)- 差异表达分析

    千次阅读 2017-05-26 18:19:31
    的方式计算基因表达量,然后通过统计学分析表达量寻找具有统计学显著性差异的基因,从而 选择合适的基因 衡量结果的可靠 分析方法 寻找差异表达基因有三种方式: 第一种 是计算Fold change(倍数变化),...
  • 手把手教学差异表达基因分析

    千次阅读 2020-09-19 23:18:00
    文章目录引言安装并导入DESeq2包数据要求制作dds对象,进行差异分析筛选差异基因完整代码 引言 对于组学分析来说,常常会寻找组间的差异,例如差异基因(转录组)、差异菌(宏基因组)以及差异通路(宏基因组),而...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 303,914
精华内容 121,565
关键字:

差异性分析