《差異表達基因分析》ppt課件-文庫吧
2025-04-18 22:35 本頁面
【正文】 差異表達基因，丟失了一部分真陽性點。 一般性的方法 選擇一個統(tǒng)計量給基因排秩來證明表達有差異 為排秩統(tǒng)計量選擇一個判別值，在它之上的值將被認為是顯著的 前面一個部分更為重要，所以研究的較多，方法也更多，后面那部分的方法稍微簡單 重復(fù)芯片（ replicates） M值 根據(jù)比率平均值或 對基因排序。 M值為信號強度比值的 log2值， 是任一特定基因在重復(fù)序列中 M值的均值。 這一排序法忽略了一個基因在重復(fù)實驗中的不同芯片上表達水平的差異程度。例如，可能某一個基因在某一張芯片上 M值很大，但在其他芯片上 M值很小，其實這條基因并沒有差異表達，但由于個別 M值的影響，從而顯示出一個差異表達的特性，造成假陽性。 T值排序 假如一個基因在幾張重復(fù)芯片的 M值都很小，但是這些 M值非常接近，所以 s值也非常小，這樣可能會導(dǎo)致 t值很大，從而會把這個本沒有差異表達的基因誤認為差異表達。 修正的 T值 修正值由樣本方差的均數(shù)和標準差估計而得。結(jié)果顯示：在一個模擬的數(shù)據(jù)集中，雖然帶有一些經(jīng)驗性質(zhì)，但用修正 t統(tǒng)計量給基因排秩比用均數(shù)和一般的 t統(tǒng)計量效果要好。 單通道寡核苷酸芯片差異基因（兩個樣本直接比較） Affymetrix， illumina芯片由于有探針重復(fù)，可以利用統(tǒng)計方法計算出一個統(tǒng)計性的 P值或者 score值，篩選差異表達基因 不同類樣本差異基因識別 評價一組數(shù)的統(tǒng)計量 平均值 標準差 87 比較多組數(shù)的方法 T檢驗：平均值 F檢驗： 方差 SAM（ significance analysis of microarrays） 單通道 Oligo芯片，尤其是affymetrix芯片數(shù)據(jù)分析用得較多 雙通道 cDNA芯片數(shù)據(jù)分析用得較多 False Discovery Rate (FDR) 錯誤發(fā)現(xiàn)率是評估檢驗統(tǒng)計顯著性的最有力工具。統(tǒng)計學(xué)家都想用更符合統(tǒng)計學(xué)的手段得到差異基因，具體說來就是想用假設(shè)檢驗后賦予每個基因統(tǒng)計顯著性或者
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