差異表達(dá)基因分析ppt課件(更新版)
【正文】 缺失值的整條記錄，這種方法操作簡單，但卻因?yàn)閭€(gè)別值的缺失而刪除整個(gè)記錄，可能丟失大量有價(jià)值的信息 填充或修補(bǔ)缺失數(shù)據(jù) 缺失數(shù)據(jù)的處理 固定值法，比如 0或者 1 行平均法 使用重復(fù)數(shù)據(jù)點(diǎn)對(duì)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行填充。Treeview軟件 Genesis軟件 預(yù)分析（ PreAnalysis） 重復(fù)值合并（ replicate handling ） 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和標(biāo)準(zhǔn)化（ data transformation and standardization） 缺失數(shù)據(jù)處理（ missing value management ） 基因篩選（ pattern selection） 重復(fù)值合并 基因不同命名 重復(fù)值合并 Gene ID converter 重復(fù)值合并 在特定條件下把所有的重復(fù)值合并成一個(gè)數(shù)值可能更為方便，而這一個(gè)值是給定基因 /條件的代表。 修正的 T值 修正值由樣本方差的均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差估計(jì)而得。 如果實(shí)驗(yàn)體系中沒有一條差異表達(dá)的基因， Z值法還是會(huì)挑選出 5％的差異表達(dá)基因。 倍數(shù)法 倍數(shù)法 倍數(shù)法是比較常用的一種方法，因?yàn)楸容^簡單和直接。 通常采用基因在實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組中信號(hào)的比值作為衡量基因在兩種狀態(tài)下基因的表達(dá)差異，在雙色熒光系統(tǒng)中，用 Cy5/Cy3的比值來衡量基因的表達(dá)差異，也稱表達(dá)差異值。但如果是主觀縮小判斷域值，又有可能增大假陽性率。 一般性的方法 選擇一個(gè)統(tǒng)計(jì)量給基因排秩來證明表達(dá)有差異 為排秩統(tǒng)計(jì)量選擇一個(gè)判別值，在它之上的值將被認(rèn)為是顯著的 前面一個(gè)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(duì)基因排序。統(tǒng)計(jì)學(xué)家都想用更符合統(tǒng)計(jì)學(xué)的手段得到差異基因，具體說來就是想用假設(shè)檢驗(yàn)后賦予每個(gè)基因統(tǒng)計(jì)顯著性或者 P值，使得每個(gè)基因的判別更有統(tǒng)計(jì)學(xué)上的意義。 去除奇異值。奇異值分解法， KNN法。 差異表達(dá)次數(shù) 基因篩選 針對(duì)特別目的選取，比如選取不同類之間差異表達(dá)基因
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