如果进行m次假设检验， ：?=0， ：?≠0。可能出现的结果如下： ?=0 ?≠0 HYPOTHESES Claim ?=0 U T ?-R Claim ?≠0 V S R Claim ?0 ?
当我们进行数据分析时，有时候需要反复进行假设检验，使用多重检验校正可以避免假阳性的发生，主要包括误差测量和校正。
在不同区组中寻找差异物种常用的两个工具是Metastats和LEfSe。抛开这两个工具本身，从算法原理上来说，Metastats实际上是非参数多重检验和p值校正的整合，而LEfSe则是Metastats和LDA判别的整合。当然，由于Metastats采用的非参数t检验，只能分析两个分组；而LEfSe则因为使用的Kruskal-Wallis秩和检验可以分析两个以上的分组。当我们明白了他们的原理，实际上可以不用拘泥于两个工具本身，可以自己在R中选择合适的方法来进行分析。
一般来说，当p.value < 0.05时，我们认为犯错误的概率很低，可以否定原假设。但是假如我们做了很多次实验，比如10000次，那么犯错误的次数可能能达到500次，我们要规避这么多的假阳性结果，就需要考虑多重假设检验。
皮尔森相关系数也叫皮尔森积差相关系数，用来反映两个变量之间相似程度的统计量。或者说用来表示两个向量的相似度。
假设检验的基本原理是小概率原理，即我们认为小概率事件在一次试验中实际上不可能发生。
直接用p值除以进行比较的次数就得到校正后p值，但这种方法非常保守，一般用于全基因组关联研究 (GWAS)
1写在前面 完成了聚类后，我们就要进行差异分析，寻找差异基因了。🥳 由于scRNAseq是高维数据，而且并没有明确的组，你可以选择之前介绍的SC3包等，先进行聚类，然后确定了组后，进行比较，或者采用生物学分组进行比较。😘 本期我们介绍一下常用的一些差异分析方法，再比较各种方法的准确性。🤒 2用到的包 rm(list = ls()) library(scRNA.seq.funcs) library(edgeR) #library(monocle) library(MAST) library(ROCR) 3示
子通路是指具有特定生物学功能的生物通路的局部区域。随着大规模测序数据的产生使我们有更多的机会来研究癌症发生的分子机制。研究DNA甲基化、拷贝数变异(CNV)和基因表达改变对致瘤的失调子通路分子状态的潜在影响是很必要的。本工作提出一个通过整合多组学数据和通路拓扑信息来识别癌症功能失调子通路(ICDS)的方法。利用肝癌(LIHC)、头颈部鳞状细胞癌(HNSC)、宫颈鳞状细胞癌和宫颈腺癌的数据集，验证了ICDS在识别异常子通路方面的有效性。进一步将ICDS和其他识别子通路的方法）（只考虑DNA甲基化、CNV或基因表达）进行比较，通过这些分析，证实ICDS比其他三种只考虑一种数据类型的方法更能识别癌症相关的子通路。
NGS系列文章包括NGS基础、在线绘图、转录组分析 （Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、ChIP-seq分析 （ChIP-seq基本分析流程）、单细胞测序分析 (重磅综述：三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程)、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘（典型医学设计实验GEO数据分析 (step-by-step)）、批次效应处理等内容。
背景介绍 如果是bulk RNA-seq，那么现在最流行的就是DESeq2 和 edgeR啦，而且有很多经过了RT-qPCR 验证过的真实测序数据可以来评价不同的差异基因算法的表现。 对单细胞测序数据来说，通常需要先聚类之后把细胞群体进行分组，然后来比较不同的组的差异表达情况。当然，也有不少单细胞测序实验设计本身就有时间点，不同个体来源，不同培养条件这样的分组！ 同时还有不少方法是不需要预先分类的，因为分类本身就会引入偏差。 跟bulk RNA-seq不一样的地方是，scRNA-seq通常涉及到的样本数量更
主要方法：将其中某一组设置为实验组，其余几组统一设置为对照组。 第一步读取数据，合并表达矩阵和分组文件 #=========================================================================== #=========================================================================== rm(list = ls(all.names = TRUE)) options(st
GitHub - Precancer/SCC: Immune evasion before tumor invasion in early squamous lung cell carcinogenesis[1]
在做项目分析的时候遇到过一个问题，就是有个老师想将好几张功能富集结果中的柱状图的横坐标的范围全部调整为一样的，一般画这个柱状图都是用Y叔的clusterprofiler包中的barplot函数对使用这个包的功能富集结果进行一键绘图，超级简单方便。但是当我去查找这个函数的调整坐标的参数时：
上周给大家介绍了 Matrix eQTL 的用法，它利用高效的矩阵运算实现了在很短的时间内完成关联分析。在 eqtl 分析中，我们对每个基因都进行了大量检验，所以我们必须进行多重检验校正。最简单的方案就是用 Bonferroni 法校正 P 值。然而由于不同基因组区域的特异性以及不同位点的等位基因频率和 LD，Bonferroni 方法通常都会过于严格，导致许多假阴性。为了解决这个问题，一般的我们可以分析每种表型的数千个置换数据集，以得到这些关联的零分布。接着就可以得到这些观察值来自零分布的可能性，从而得到一个调整后的 P 值。
主要方法：如果不同分组代表着一定的趋势，例如group1，group2，group3的样本严重程度越来越重。那么就可以求group1和group2的差异基因，group2和group3的差异基因，group1和group3的差异基因，最后把三次得到的上调差异基因和下调差异基因求交集。
这部分内容摘自百度百科。超几何分布是统计学上一种离散概率分布。它描述了从有限N个物件（其中包含M个指定种类的物件）中抽出n个物件，成功抽出该指定种类的物件的次数（不放回）。超几何分布中的参数是N,n,M，上述超几何分布记作X~H(N,n,M)
GSEA（Gene Set EnrichmentAnalysis），即基因集富集分析，无需设定阈值来区分上调下调基因，使用所有的基因进行分析。
所以在画图的时候，也需要区分这三类。下面这张表就是GO富集分析得到的结果，我们可以根据ONTOLOGY这一列来分组，就可以得到BP，CC和MF三个组。然后取每一个组的前10个条目或者前5个条目来绘制柱形图或者气泡图。
连续型变量独立性检验，如果数据分布满足正态分布可以使用t检验，否则使用wilcox检验。
对于转录组的差异分析而言，case/control的实验设计是最为常见，也最为基础的一种，有很多的R包可以处理这种类型的数据分析。在很多时候，还会有非常复杂的实验设计，比如时间序列， 时间序列与不同实验条件同时存在等情况，对于这种类型的差异分析而言，最常见的分析策略就是回归分析，将基因的表达量看做因变量，将时间和实验条件等因素看自变量，通过回归分析来构建一个合适的模型。
====================================== 这篇博客的目的主要是计算当需要计算多个不同组之间的成对比较，并计算P值。
其中 GO（Gene Ontology）和KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）数据库是两个常用的生物学功能注释数据库，科学家通常是使用来超几何分布检验这个统计学算法做富集分析，即通过比较实际观察到的基因集合（几十个或者几百个）中特定功能或通路的基因数量与随机期望的数量来判断其是否富集。
双通道芯片有时候实验设计挺复杂的，agilent的原始数据数据处理在中文互联网上也不算常见。
t检验相信大家应该都不陌生。不管是大学里面的数理与统计，还是研究生阶段的生物统计学，里面都会提到t检验。
单个基因水平上能反映的生物学信息有限，很多时候要进行通路富集分析，来从系统水平上反映出一组基因与哪些生物学通路相关。
经过预处理之后的数据，就可以进行差异分析了。对于甲基化芯片而言，有两个方面的差异分析
简单总结clusterProfiler包进行GO、KEGG的富集分析方法，结果输出及内置的图形展示。
在这篇文章中，我们将比较LASSO、PLS、Random Forest等多变量模型与单变量模型的预测能力，如著名的差异基因表达工具DESeq2以及传统的Mann-Whitney U检验和Spearman相关。使用骨骼肌RNAseq基因表达数据集，我们将展示使用多变量模型构建的预测得分，以优于单变量特征选择模型。
使用NIRS_SPM进行激活分析的步骤包括：对原始数据进行格式转化、使用定位信息创建MNI空间坐标、滤波、一阶建模、GLM模型评估、设置设计矩阵、计算beta值等。
有许多分层数据的例子。例如，地理数据通常按层次分组，可能是全球数据，然后按国家和地区分组 。一个生物学的例子是按物种分组的动物或植物的属性，或者属于一个级别的属性，然后是家族。一个商业例子可能是业务部门和细分的员工满意度。每个学科都有许多例子，其中观察以某种形式的层次结构进行分组。
---title: "GEO表达芯片数据分析"output: html_documentdate: "2023-03-20"---关于该流程代码的说明：（1）本流程仅适用于GEO芯片表达数据，以"GSE56649"为例（2）先在GEO数据库中确定是否为"Expression profiling by array"，不是的话不能使用本流程！（3）注意需要自行修改或判断的代码一般放在了两个空行之间（4）代码的注释有一丢丢多，目的是为了更好地帮助大家理解1.下载数据，提取表达矩阵、临床信息和GPL编号rm(lis
TCGA数据库作为癌症研究的首选公共数据库，整合了各种癌症的多组学数据，今天小编给大家带来的正是一个功能强大的TCGA数据分析工具--TCGAbiolinks！
通过对用电负荷的消费者进行聚类，我们可以提取典型的负荷曲线，提高后续用电量预测的准确性，检测异常或监控整个智能电网（Laurinec等人（2016），Laurinec和Lucká（ 2016））。第一个用例通过K-medoids聚类方法提取典型的电力负荷曲线。
为了汇总结果，DESeq2 中一个方便的函数是 summary()。它与用于检查数据帧的函数同名。当使用 DESeq 结果表作为输入调用此函数时，将使用默认阈值 padj < 0.1 汇总结果。但是，由于我们在创建结果表阈值时将 alpha 参数设置为 0.05：FDR < 0.05（即使输出显示 p 值 < 0.05，也使用 padj/FDR）。让我们从 OE 与对照结果开始：
是系统分析基因功能、基因组 信息数据库，它有助于研究者把基因及表达信息作为一个整体 网络进行研究，以“理解生物系统的高级功能和实用程序资源库”著称。
连续两次求贤令：曾经我给你带来了十万用户，但现在祝你倒闭，以及 生信技能树知识整理实习生招募，让我走大运结识了几位优秀小伙伴！大家开始根据我的ngs组学视频进行一系列公共数据集分析实战，其中几个小伙伴让我非常惊喜，不需要怎么沟通和指导，就默默的完成了一个实战！
研究表明，内在功能连接（FC）中的个体间变异性（ISV）与各种各样的认知和行为表现相关。然而，ISV在FC中的潜在组织原理及其相关基因转录谱尚不清楚。使用静息态功能磁共振成像数据从人类连接组计划（299年成人被试）和艾伦人类脑图谱的微阵列基因表达数据，我们进行了转录-神经成像关联研究调查内在的ISV的空间配置及其与空间基因转录谱的关联。我们发现，FC中多模态关联皮层的ISV最大，而单模态皮层和皮层下区域的ISV最小。重要的是，偏最小二乘回归分析显示，与人类加速区（HARs）相关的基因的转录谱可以解释FC中ISV空间分布的31.29%的变异。转录谱中的顶级相关基因在中枢神经系统的发育、神经发生和突触的细胞成分中得到了丰富。此外，我们还观察到，基因转录谱对FC中ISV的异质性分布的影响是由脑血流结构介导的。这些发现强调了ISV在FC中的空间排列，以及它们与转录谱和脑血流供应变化的耦合。
注意，这里我使用的是ped和map格式，如果ped文件中有表型数据（第六列），如果想指定表型数据，用--pheno，包括三列：家系，个体，表型值。
在生态学研究领域，广义线性混合模型（Generalized Linear Mixed Models，简称GLMMs）是一种强大的统计工具，能够同时处理固定效应和随机效应，从而更准确地揭示生态系统中复杂关系的本质（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
研究重点：尽管功能性磁共振成像发现表明，皮质连通性网络在抑郁症治疗选择中发挥作用，但其临床应用仍然有限。近来，方法学研究进展揭示，类似于使用EEG的连通性网络，是一种更容易在临床实践中实现的工具。
pearson:对离异值非常敏感，如果有一个值与正常值差很远会导致数据相关性很低，所以通常进行log处理之后再进行pearson分析。 pearson计算出的相关性比spearman计算出的相关性要高。
假设检验(hypothesis testing)，又称统计假设检验，是用来判断样本与样本、样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。
在NAD+代谢相关的文献中，使用了两批illumina beadchip的芯片数据进行分析，本文以其中一篇数据为例，详细展示该平台的数据处理流程。
我们通常呢，挑选差异基因，会选择那些log2FC比较大而且具有统计学显著性的上下调基因，不过加上MA图，就可以进一步挑选那些表达量也比较高的，因为这样的基因呢，容易去实验验证。而且呢，通常情况下常识会告诉我们高表达量基因更容易发挥作用。
该模型以珊瑚覆盖层为因变量（elkhorn_LAI），草食动物种群和深度为固定效应（c。urchinden，c.fishmass，c.maxD）和调查地点作为随机效应（地点）。 。 注意：由于食草动物种群的测量规模存在差异，因此我们使用标准化的值，否则模型将无法收敛。我们还使用了因变量的对数。我正在根据这项特定研究对数据进行分组。
线性混合效应模型是在有随机效应时使用的，随机效应发生在对随机抽样的单位进行多次测量时。来自同一自然组的测量结果本身并不是独立的随机样本。因此，这些单位或群体被假定为从一个群体的 "人口 "中随机抽取的。示例情况包括
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