在一般情况下,可以认为 FDR = Q value = adjusted p value。在所有从p value 估算 Q
value的公式中,Benjaminiand Hochberg 的方法(简称BH法)是使用最广泛的。
从p value 估算Q value,使用 R语言的 p.adjusted 命令就可以轻松完成。如果对于R语言不熟悉的老师,其实也可以使用excel软件完成。
今天,就给大家介绍使用excel 计算 Q value的方法。
首先,大家要了解一下 BH的计算公式:
例如,我们对10000个基因进行表达差异分析。那么每个基因都会得到一个p value。现在,我要估算每个基因对应的Q value,就可以用以上公式计算。由于检验次数是10000次,理论上m=10000。然后将所有基因的p value从小到到大排序,确定每个基因对应的k值。如果一个基因对应的p value在10000个基因中排名第一,那么这个基因对应的k=1。如果一个基因对应的p value在 10000个基因中排名第100,那么这个基因对应的k=100。
下面,就给大家演示使用excel 计算Q value。
1. 打开一个表达差异分析结果的excel文件
这个文件一共有10000个基因的检验结果,1个基因1行,第I列是每个基因对应的P值。
从p value 估算Q value,使用 R语言的 p.adjusted 命令就可以轻松完成。如果对于R语言不熟悉的老师,其实也可以使用excel软件完成。
今天,就给大家介绍使用excel 计算 Q value的方法。
首先,大家要了解一下 BH的计算公式:
BH法的计算公式是:
Q value = p *(m/k)
其中,m是检验的次数,k是这次检验的p value在所有检验中的排名。
例如,我们对10000个基因进行表达差异分析。那么每个基因都会得到一个p value。现在,我要估算每个基因对应的Q value,就可以用以上公式计算。由于检验次数是10000次,理论上m=10000。然后将所有基因的p value从小到到大排序,确定每个基因对应的k值。如果一个基因对应的p value在10000个基因中排名第一,那么这个基因对应的k=1。如果一个基因对应的p value在 10000个基因中排名第100,那么这个基因对应的k=100。
下面,就给大家演示使用excel 计算Q value。
1. 打开一个表达差异分析结果的excel文件
这个文件一共有10000个基因的检验结果,1个基因1行,第I列是每个基因对应的P值。
