差異表達基因分析ppt課件(更新版)
【正文】 缺失值的整條記錄，這種方法操作簡單，但卻因為個別值的缺失而刪除整個記錄，可能丟失大量有價值的信息 填充或修補缺失數(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)點對缺失數(shù)據(jù)進行填充。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)值合并成一個數(shù)值可能更為方便，而這一個值是給定基因 /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)差估計而得。 如果實驗體系中沒有一條差異表達的基因， Z值法還是會挑選出 5％的差異表達基因。 倍數(shù)法 倍數(shù)法 倍數(shù)法是比較常用的一種方法，因為比較簡單和直接。 通常采用基因在實驗組和對照組中信號的比值作為衡量基因在兩種狀態(tài)下基因的表達差異，在雙色熒光系統(tǒng)中，用 Cy5/Cy3的比值來衡量基因的表達差異，也稱表達差異值。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(rèn)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。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 P值，使得每個基因的判別更有統(tǒng)計學(xué)上的意義。 去除奇異值。奇異值分解法， KNN法。 差異表達次數(shù) 基因篩選 針對特別目的選取，比如選取不同類之間差異表達基因
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