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【板块例子】差异分析的统计学本质探究

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发表于 2016-9-1 17:02:38 | 显示全部楼层 |阅读模式
提到表达量数据分析,不管是通过芯片技术或者高通量测序技术得到的表达量矩阵,我们都需要根据样本的分组信息来对所测到的所以基因或者蛋白分子来做差异分析,想找到显著性变化的生物大分子。而我们通常会用封装好的包来替我们完成这一过程,比如limma,samr,deseq,edgeR等等,它们的本质就是对表达量矩阵做一个归一化,然后利用理想的统计分布检验函数来计算差异的显著性。
所以差异分析的统计学本质,就是如何做归一化,以及使用什么样的统计分布!
这是本板块的一个测试例子,我就不深入讨论!

下面是我博客的一些例子,可以看到它们的时间跨度很长,是我对差异分析本质理解的一个过程的反映。
用excel表格做差异分析
用limma包对芯片数据做差异分析
关于limma包差异分析结果的logFC解释
差异分析是否需要比较矩阵
用DESeq进行差异分析的源代码
用R语言的DESeq2包来对RNA-seq数据做差异分析
用limma包的voom函数来对RNA-seq数据做差异分析
用samr包对芯片数据做差异分析




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你这个问题很复杂,需要打赏,请点击 http://www.bio-info-trainee.com/donate 进行打赏,谢谢
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发表于 2016-9-26 20:06:42 | 显示全部楼层
吖,我的那个感觉好渣啊!

谢谢分享!
我的微博:dulunar
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发表于 2016-9-29 03:55:51 | 显示全部楼层
非常有用,谢谢斑竹
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发表于 2016-11-17 13:57:04 | 显示全部楼层
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发表于 2017-3-24 15:17:41 | 显示全部楼层
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发表于 2017-6-7 17:09:05 | 显示全部楼层
非常有用呢。我一步一步试试。
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