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[mRNA-seq] 对差异分析结果进行差异分析

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发表于 2016-11-17 14:43:02 | 显示全部楼层 |阅读模式
找到一个软件,对不同分组的样本进行差异分析并不难,但是用了不同的软件得到的分析结果不一样怎么办?R里面有一个包compcodeR可以对不同的差异分析结果进行差异分析:https://www.bioconductor.org/pac ... t/doc/compcodeR.pdf 里面的测试脚本就比较了各种差异分析方法得到的结果有哪些异同点!
## [1] "DESeq.GLM.createRmd"
## [2] "DESeq.nbinom.createRmd"
## [3] "DESeq2.createRmd"
## [4] "DSS.createRmd"
## [5] "EBSeq.createRmd"
## [6] "NBPSeq.createRmd"
## [7] "NOISeq.prenorm.createRmd"
## [8] "SAMseq.createRmd"
## [9] "TCC.createRmd"
## [10] "baySeq.createRmd"
## [11] "edgeR.GLM.createRmd"
## [12] "edgeR.exact.createRmd"
## [13] "logcpm.limma.createRmd"
## [14] "sqrtcpm.limma.createRmd"
## [15] "ttest.createRmd"
## [16] "voom.limma.createRmd"
## [17] "voom.ttest.createRmd"
## [18] "vst.limma.createRmd"
## [19] "vst.ttest.createRmd"
这种纯粹统计学相关的文章,我是看得很痛苦的,里面涉及到的统计指标高达15个;

7.1 ROC (one replicate/all replicates)   
7.2 AUC            
7.3 Type I error         
7.4 FDR            
7.5 FDR as a function of expression level   
7.6 TPR              
7.7 False discovery curves (one replicate/all replicates)               
7.8 Fraction/number of significant genes     
7.9 Overlap, one replicate         
7.10 Sorensen index, one replicate      
7.11 MA plot         
7.12 Spearman correlation      
7.13 Score distribution vs number of outliers   
7.14 Score distribution vs average expression level   
7.15 Score vs ’signal’ for genes expressed in only one condition      
7.16 Matthew’s correlation coefficient






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