significance(significance的用法和词组)

significance重要短语

我们统一选择p，然后分别创建表达矩阵和分组信息的cls和gct文件，并将它们导入GSEA软件进行分析。基本任务是完成此分析实际上，此步骤特别简单，就是筛选，然后使用特殊的R包分析就可以了。但是，富集分析似乎很简单，但是充满了变量。 PS：以下是我上一篇文章的节选。 为什么进行基因富集分析经过基因差异表达分析后，您会得到很多具有非常小的p值（即具有高重要性）的基因，那么接下来您要做什么？ 选择一些基因进行验证？对其中基因的后续研究？将这些基因放在结果后面吗？试图阅读所有与基因有关的文献（建议您放弃这个想法）？欢迎添加这些想法非常合乎逻辑，但是请不要担心。首先，通过差异表达常常发现许多基因。简单粗鲁地找到每个基因的细节显然是不现实的。其次，如果我们只是认为某个基因与您正在研究的主题有关，或者您实际上已经发现了某个基因（或者您只是想通过一些高级实验对其进行验证），那么这是否就是这种行为？太主观和偏见？当然，您认为该基因就是您要寻找的基因，但是如果它恰好是酱油，则不会很尴尬。因此，为了使审稿人相信您的结果，您需要进行基因富集分析。 什么是基因富集分析基因集富集分析是在一组基因或蛋白质中找到一种过表达的基因或蛋白质。通常是高通量实验的下一步，例如基因芯片，RNA-Seq，蛋白质组学（质谱分析结果）。 基因富集分析要求我们提供一组功能基因作为背景。常用的注释数据库，例如：The Gene Ontology Consortium：《京都基因与基因组百科全书》：提供途径数据库。分析方法第三种方法非常困难。 ：作者还仔细地总结了每种方法具有哪些工具：过度抑制分析（ORA）ORA是目前最商业化的方法。为了说明他的基本思想，我想举一个快乐的例子：无用阅读理论。 这是我在百度上找到的搜狐财经文章“大数据告诉你什么才是真正的富人”富人，高学历人群的教育分布（以上，因为本科生太多），百分比为9。4％，其余为通识教育占90。6％。这时，一些公共帐目可以开始说话了。阅读是没有用的。富人普遍受过教育。将来，他们可以上大学，甚至可以去读本科（34。2％（本科及以下）。每年回家时，您总可以回去看看有人炫耀我虽然有钱，但我也有）很少有书籍可以与您比较。您总是会觉得有些不对劲，但这很难说出来。实际上，这是因为没有考虑到背景知识，因为受过良好教育的人数并不多富人的数量相应地少。我们必须证明富人在高等教育中更加丰富。类别富人普通人高等教育1050普通教育90850100900H0：钱是否与高等教育无关哈：高等教育仍然有点有用，然后进行Fisher精确测试以查看p值richer。pop p值小于0。05。看来我的博士学位会使我将来变得更富有。我们之上的富人发现了我们发现的基因以及所有基因整体上较高的教育程度表明它属于靶标注释基因集，而普通教育则是无注释的基因组。我们只想判断发现的基因更多地位于目标注释集中。因此您需要列出下表，然后再执行另一个fisher。test（）。 感兴趣的类别anno组中的其他基因1050不是anno组中的290290上面的基本思想是统计白球黑球实验：在黑匣子中，有一定数量的黑白球，并且您随机绘制（不放回去） ）M个球中两个球的比率是多少？ 还有其他统计方法：超几何（用于费舍尔精确检验的超几何检验）http://www。bio-info-trainee。com/1225。html二项式：需要替换二项式分布，不需要替换整体很大足以被近似。卡方检验chisq。test（计数）ZKolmogorov-SmirnovPermutation http://www。bio-info-trainee。com/1237。htmlORA的方法是如此简单，但是有一个问题，如何确定差异表达的基因？ ，您仍然需要设置一个人工截止点，主观能动部分会很大。功能分类评分（FCS）FCS认为，“尽管单个基因表达的变化将更多地反映在该途径中，但某些功能相关基因中较弱但协调的变化也具有重要作用。”

有significance的短语

功能分类评分（FCS）的假设是，尽管单个基因的较大变化可能会对途径产生重大影响，但功能相关基因集（即途径）中较弱但协调的变化也可能产生重大影响。FCS分析方法是稍微复杂一点，他需要输入的是基因的排序列表和一组基因。麻省理工学院，Broad Institute 2007文档提供了此方法软件“ GSEA” GSEA的安装屏幕具有以下特征：计算所有输入基因集的得分，而不是单个基因不需要设置截止值提供更强大的统计框架。 GSEA是一种图形软件。根据他们提供的教程，然后单击，您将获得以下结果。下图是需要很好理解的部分。从蓝色到红色的GESA中间“带”表示基因从上调到下调排列（排序可以基于倍数变化或p值）。黑色竖条状垂直线表示该位置的基因属于给定途径。绿色的波动曲线表示富集得分，该得分是从0开始计算的，属于基因途径的增加，反之则不然。最后，查看黑色条形码的一端是否富集。 那么您如何进行统计检验？ 我们要测试的目标是基因在一端富集，因为与目标途径相关的基因在一端富集。虚假的假设是，如果随便放置发现的基因，就可以看到富集现象。用更专业的术语来说，它是首先生成一个无效假设数据分布，然后观察实际数据是否在该无效假设分布下处于尾端。 某些问题的统计测试功能有限，因此仍有许多问题需要解决。 我们希望找到具有生物学意义的基因，但生物学意义和统计学意义并不完全相关。 ORA和FCS都对背景有要求（即该物种总共有多少个基因），但是随着我们的研究的深入，基因数量会发生变化。某些软件会直接设置一个较大的背景值以使p值有意义，然后我们将很乐意使用它们的结果。一些基因没有注释，也就是说，注释丢失了，处理方法是抛出（欢迎打砖块）。一些笔记项目是其他笔记项目的子集。富集分析在这里，我们用于进行富集分析的工具是Y叔的clusterProfiler。基本上，使用此软件是正确的，易于使用的，并且结果是正确的。它支持上述三种方法，因此无需使用GSEA软件专门导出数据：过度代表分析基因集富集分析生物主题比较前提条件准备：数据筛选，根据padj deseq2。sig 1下载注释数据）安装程序包（Rog。HS。eg。db）的源文件（“ https://bioconductor。org/biocLite。R”）biocLite（“ clusterProfiler”）biocLite（“ AnnotationHub”）库（AnnotationHub）ah确定了注释数据库根据所分析的物种，有关如何查找数据库，您可以阅读我写的一篇有关用生物导体注释基因组的文章用生物导体注释基因组GO富集和GESA主要功能是enrichGO（基因，OrgDb，键类型=“ ENTREZID”，ont =“ MF”，pvalueCutoff = 0。05，pAdjustMethod =“ BH”，Universe，qvalueCutoff = 0。2，minGSSize = 10，maxGSSize = 500，可读= FALSE ，pool = FALSE），主要关注以下参数gene：差异表达的基因。建议不要使用“ A1BG”来命名这种类型。请使用setReadable转换OrgDb：物种注释数据库，通常是组织的名称。keytpe：基因格式ont：BP（生物过程），CC（细胞成分），MF（分子功能）。基因的功能可以从三个角度定义：生物学过程，部分细胞和分子功能。只要提供相应的数据。

Equilibrium

Ego可视化分为气泡图和网络图，它们用几行代码绘制。事物dotplot（ego，font。size = 5）richMap（ego，vertex。label。cex = 1。2，layout = igraph :: layout。kamada。kawai）plotGOgraph（ego）气泡图气泡图 image网络图 imageGO图 GSEA分析可以使用broadinstitute的GSEA可视化软件包。有兴趣看Y叔的文章clusterProfiler和GSEA-P的比较因此，我们使用clusterProfiler的gseGO或GSEA函数分析，它们可以自定义输入数据nPerm = 1000，minGSSize = 10，maxGSSize = 500，pvalueCutoff = 0。05，pAdjustMethod =“ BH”，详细= TRUE，种子= FALSE，by =“ fgsea”）geneList：对数据进行排序，可以基于log2foldchange或pvaluesnPerm：重新提取的数量minGSSize：每个基因集的最小数量maxGSSize：用于测试genelist绘制GSEA地标图的最大基因注释数量gseaplot（gsemf，genericSetID =“ GO：0004871”）imageGO： 0004871 KEGG富集分析认为KEGG富集分析很强，必须是Y叔的clusterProfiler。因为它可以爬网最新的KEGG在线数据库，而不是使用不再更新的KEGG。db。本节是指通过使用clusterProfiler函数获得的最新在线数据进行的KEGG富集分析，其中rich的功能为richKEGG maxGSSize = 500，qvalueCutoff = 0。2，use_internal_data = FALSE）基因：基因名称，对应于keyType组织：需要参考http://www。genome。jp/kegg/catalog/org_list。html，人类是hsakeyType：基因命名方法库（clusterProfiler）gene_list注意：确保提供符合keyType要求的基因名称。这仅仅是开始！我必须修补，也许我可以发表它！ 参考文献【1】于光闯，王立根，韩艳艳，何庆余。 ClusterProfiler：一个R包，用于比较基因簇之间的生物学主题。 OMICS：综合生物学杂志。 2012，16（5）：284-287。 【2】十年的路径分析：当前的方法和突出的挑战