1樓：匿名使用者
1fold change意思本質檢表達量差異倍數log2 fold change意思取log2讓差異特別差異比較數值縮間差距
2q-valuep-value校值p值統計差異顯著性q值比p值更嚴格種統計
基因晶片或者高通量測序結果中的log2 fold change和q-value，分別表示什麼意義？
2樓：土豆檸檬絲
1，fold change的意思是樣本質檢表達量的差異倍數，log2 fold change的意思是取log2，這樣可以可以讓差異特別大的和差異比較小的數值縮小之間的差距。
2，q-value，是p-value校正值，p值是統計差異的顯著性的。q值比p值更嚴格的一種統計。
3樓：楊必宇
基因晶片結果fold-change>1.5 有意義。
log2 fold change：其實端粒也是dna，只不過端粒是染色體頭部和尾部重複的dna。把端粒當作一件絨線衫，袖口脫落的線段，絨線衫像是結構嚴密的dna。
q-value：細胞學家從來不對染色體棒尾巴拖出的dna感興趣。他們把注意力聚集在46條染色的基因圖上面，而且把繪製的人類基因組草圖的事大聲喧譁。
2023年起calvin harley把端粒與人體衰老掛上了鉤。他講了三點，將它記錄如下：
細胞愈老，其端粒長度愈短；細胞愈年輕，端粒愈長，端粒與細胞老化有關係。衰老細胞中的一些端粒丟失了大部分端粒重複序列。當細胞端粒的功能受損時，出現衰老。
而當端粒縮短至關鍵長度後，衰老加速，臨近死亡。
差異基因分析pvalue，fdr是怎麼計算的
4樓：迷途崽崽
在利用rna-seq資料比較分析兩個樣品中同一個基因是否存在差異表達的時候，一般選取兩個標準：
i）foldchange
foldchange，很容易理解了。就是兩樣品中同一個基因表達水平的變化倍數。可以用rpkm值來計算，關於rpkm的計算方法，請參考 ii）fdr校正後的p-value，即q-valuefdr值的計算方法如下： 1）對每個基因進行p-value的計算 假設觀測到基因a對應的reads數為x，已知在一個大文庫中，每個基因的表達量只佔所有基因表達量的一小部分，在這種情況下，p(x)的分佈服從泊松分佈。已知樣本一中唯一比對到基因組的總reads數為n1，樣本二中唯一比對到基因組的總reads數為n2，樣本一中唯一比對到基因a的總reads數為x，樣本二中唯一比對到基因a的總reads數為y，則基因a在兩樣本中表達量相等的概率可由以下公式計算： 基因差異火山圖怎麼看 5樓：黃飛鴻 基因差異火山圖看法如下： 62616964757a686964616fe59b9ee7ad9431333365646235 火山圖可反映總體基因的表達情況，橫座標代表log2（fold change）,縱座標表示-log10（p值），每個點代表一個基因，顏色用以區分基因是否差異表達，圖中橙色的點代表差異表達基因，藍色的點代表沒有差異表達的基因。聚類圖聚類圖可以衡量樣本或基因之間表達的相似性。 在聚類圖中，橫座標代表樣本聚類，一列代表一個樣本，聚類基於樣本間基因表達的相似性，樣本間基因表達越接近，靠的越近，以此類推。 縱座標代表基因聚類，一行代表一個基因，聚類基於基因在樣本中表達的相似性，基因在樣本中表達越接近，靠的越近，以此類推。 色階代表基因表達丰度，越紅代表上調得越明顯，越綠代表下調得越明顯。 火山圖先關： 火山圖（volcano plot）是一類用來展示組間差異資料的影象，因為在生物體發生變化時從全域性角度而言大部分的基因表達沒有或著發生了很小程度的變化，只有少部分基因的表達發生了顯著的變化。故而，火山圖常見於rna表達譜和晶片的資料分析中，最常用於分析基因的差異表達，近年來也陸續有其他組學的應用，此處不做詳述。 火山圖的本質是一個plus版的散點圖，其中包含兩個重要的概念： 1）顯著性，也就是p-value，差異性檢驗兩組樣本的p值，以負對數-log10（p-value）轉換做為縱座標； 2）以log2（fold change）為橫座標，即可得火山圖，利用一定的篩選條件（如fold change大於2倍，顯著性p值小於0.05），即可篩選出顯著差異表達的基因，進行後續研究。 如果大家用的是deseq2分析rna表達譜的資料，分析結果應該如下，其中 log2foldchange是表達量的log2（fold change）值，padj列示矯正後的pvalue，這兩列也就是我們畫火山圖需要的兩列。 首先，我們把deseq的輸出格式轉換成dataframe格式，用函式as.data.frame()，並用head檢視其前6行，如下： df <- as.data.frame(res) head(df) 接下來按照p<0.05, log2foldchange > 2 或者log2foldchange < -2進行下調和上調錶達的顏色設定： 設定分組並賦值給變數color，我們把p<0.05, log2foldchange > 2定義為上調，顏色設定為紅色，把p<0.05, log2foldchange < -2定義為下調，顏色設定為藍色，其他既不上調也不下調的顏色設定為灰色，見**如下： df$color <- ifelse(df$padj < 0.05 & abs(df$log2foldchange) >= 2,ifelse(df$log2foldchange > 2 ,'red','blue'),'gray') 設定好分組，還需要給分組指定顏色： r color<- c(red = "red", gray = "gray", blue ="blue") 繪圖的完整**在這裡： p <- ggplot(df, aes(log2foldchange, -log10(padj), col = color)) + geom_point() + theme_bw() + scale_color_manual(values = color) + labs(x="log2 (fold change)",y="-log10 (q-value)") + geom_hline(yintercept = -log10(0.05), lty=4,col="grey",lwd=0.6) + geom_vline(xintercept = c(-2, 2), lty=4,col="grey",lwd=0.6) + theme(legend.position = "none", panel.grid=element_blank(), axis.title = element_text(size = 16), axis.text = element_text(size = 14)) p**部分需要注意的亮點： 1）對qvalue做了一個log10的轉換 2）畫縱軸閾值線的時候做了-log10(0.05) 3）其他繪圖引數和理念都是和繪製散點圖是一樣的 判斷差異 bai表達的基因常用的分析方法du有三類，第一類稱zhi之為倍數分析，計 dao算每一個基因在兩回個條件答下的 ratio 值，若大於給定閾值，則為表達差異顯著的基因 第二類方法採用統計分析中的 t 檢驗和方差分析，計算表達差異的置信度，來分析差異是否具有統計顯著性 第三類是建模的方法，通... 人類通過幾百萬年的進化歷程，成為了現如今高智慧的人類，可是高智慧的人類有很大的差別不同，主要因為人類的生活習慣不同，在地球上分為不同膚色的人種，所以科學家對他們的基因不斷研究。像歐洲的白種人和非洲的黑種人基因就會有很大的差別，或許正是因為基因的差距，才產生了不同的人種膚色，但也有科學家認為或許和基因...怎麼判斷差異表達的基因，如何根據RPKM值求差異表達基因
基因真的有差異性嗎？科學家研究發現了什麼呢