浅谈多重检验校正FDR Posted: 四月 12, 2017  Under: Basic  By Kai  no Comments 例如,在我们对鉴定到的差异蛋白做GO功能注释后,通常会计算一个p值.当某个蛋白的p值小于0.05(5%)时,我们通常认为这个蛋白在两个样本中的表达是有差异的.但是仍旧有5%的概率,这个蛋白并不是差异蛋白.那么我们就错误地否认了原假设(在两个样本中没有差异表达),导致了假阳性的产生(犯错的概率为5%). 如果检验一次,犯错的概率是5%:检测10000次,犯错的次数就

总结起来就三句话: (1)当同一个数据集有n次(n>=2)假设检验时,要做多重假设检验校正 (2)对于Bonferroni校正,是将p-value的cutoff除以n做校正,这样差异基因筛选的p-value cutoff就更小了,从而使得结果更加严谨 (3)FDR校正是对每个p-value做校正,转换为q-value.q=p*n/rank,其中rank是指p-value从小到大排序后的次序. 举一个具体的实例: 我们测量了M个基因在A,B,C,D,E一共5个时间点的表达量,求其中的差异基因,具体

上一篇博客中介绍了从拍摄图像到获取视差图以及深度图的过程,现在开始介绍利用视差图或者深度图进行虚拟视点的合成.虚拟视点合成是指利用已知的参考相机拍摄的图像合成出参考相机之间的虚拟相机位置拍摄的图像,能够获取更多视角下的图片,在VR中应用前景很大. 视差图可以转换为深度图,深度图也可以转换为视差图.视差图反映的是同一个三维空间点在左.右两个相机上成像的差异,而深度图能够直接反映出三维空间点距离摄像机的距离,所以深度图相较于视差图在三维测量上更加直观和方便. 利用视差图合成虚拟视点 利用深度图合成虚

这篇博客讲得很清晰.  https://blog.csdn.net/sinat_19447667/article/details/67637167 可以参考的文献包括:<多系统GNSS实时数据质量分析及软件实现><北斗地基增强系统数据通信综述> 1.NTRIP是实时数据流所需的HTTP/RTSP的简化子集.NTRAP通信通常通过HTTP/TCP/IP或RTSP/TCP/IP和RTP/UDP/IP连接进行.默认端口是TCP 2101,但可以使用其他端口.这不妨碍Ntrip在因特网上或

P<0.05就够了?还要校正!校正!3个方法献上 (2017-01-03 17:55:12) 转载▼   分类: 数理统计 (转  医生科研助手 解螺旋 微信公众号)   当有多组数据要比较时,不管是ANOVA,还是非参的Kruskal-Wallis检验等等,都只能看出整体的几组之间有没有差异.要是有,那么差异在哪里呢?还要做个两两比较才知道.OK,两两比较又要怎么做?有的小伙伴自然而然地会想到,每两组之间做一个T检验不就好了.To naive!这是个吃力不讨好的活,用这样的方式打开T检验会增加

文献名:Identification of candidate plasma protein biomarkers for cervical cancer using the multiplex proximity extension assay(利用多重邻位延伸分析技术进行宫颈癌血浆蛋白候选生物标记物的鉴定研究) 期刊名:Molecular & Cellular Proteomics 发表时间:2019.04.01 IF:5.232 单位: 1.      乌普萨拉大学 2.      乌普萨

本随笔系列主要介绍从一个Windows平台从事C#开发到Mac平台开发苹果开发的一系列感想和体验历程,本系列文章是在起步阶段逐步积累的,希望带给大家更好,更真实的转换历程体验. 在上篇<从C#到Objective-C,循序渐进学习苹果开发(1)--准备开发账号和开发环境>介绍了一些基本的转换感悟和一些基础的准备工作,还没有正式真实的介绍Objective-C和C#的之前差异,我们知道,从一种环境或者一种语言转换过去另外一种,我们都会做一些对比和理解,这样可以很容易把我们头脑的知识进行对接,在这

http://blog.csdn.net/candycat1992/article/details/46228771/ 写在前面 我相信几乎所有做图像处理方面的人都听过伽马校正(Gamma Correction)这一个名词,但真正明白它是什么.为什么要有它.以及怎么用它的人其实不多.我也不例外. 最初我查过一些资料,但很多文章的说法都不一样,有些很晦涩难懂.直到我最近在看<Real Time Rendering,3rd Edition>这本书的时候,才开始慢慢对它有所理解. 本人才疏学浅,写的

从C#到Object C,循序渐进学习苹果开发(1)--准备开发账号和开发环境 本随笔系列主要介绍从一个Windows平台从事C#开发到Mac平台开发苹果开发的一系列感想和体验历程,本系列文章是在起步阶段逐步积累的,希望带给大家更好,更真实的转换历程体验,因为一旦方方面面都精通了,也就可能没太大的动力继续写这系列的文章了,文章中可能有一些地方说的不对或者不够完善的地方,希望大家多多指正,共同提高. 由于本人起步Object C的苹果开发比较晚,但是因为自己有着比较深厚的C#开发背景,因此在很多方

一.前言及思路简析 目前车牌识别系统在各小区门口随处可见,识别效果貌似都还可以.查阅资料后,发现整个过程又可以细化为车牌定位.畸变校正.车牌分割和内容识别四部分.本篇随笔主要介绍车牌定位及畸变校正两部分,在python环境下通过opencv实现. 1.1 车牌定位 目前主流的车牌定位方法从大的方面来说可以分为两类:一种是基于车牌的背景颜色特征:另一种基于车牌的轮廓形状特征.基于颜色特征的又可分为两类:一种在RGB空间识别,另一种在HSV空间识别.经测试后发现,单独使用任何一种方法,效果均不太理想

Landsat8大气校正程序LaSRC是目前最好的,使用方式也够傻瓜,输入文件输出结果. 但有一个限制,就是程序需要预先下载好的MODIS辅助文件来确定水汽.压强等大气参数. 如果待大气校正的landsat8数据是历史数据,那么没问题,网站提供的辅助文件包已经准备好了对应的辅助数据,可直接使用. LaSRC auxiliary files http://edclpdsftp.cr.usgs.gov/downloads/auxiliaries/lasrc_auxiliary/lasrc_aux.2

这是一篇2010年比较古老的文章了,是在QQ群里一位群友提到的,无聊下载看了下,其实也没有啥高深的理论,抽空实现了下,虽然不高大上,还是花了点时间和心思优化了代码,既然这样,就顺便分享下优化的思路和经历. 文章的名字为:Contrast image correction method,由于本人博客的后台文件已经快超过博客园所容许的最大空间,这里就不直接上传文章了,大家可以直接点我提供的链接下载. 文章的核心就是对普通的伽马校正做改进和扩展,一般来说,伽马校正具有以下的标准形式: 其中I(i,j)

在做基因表达分析时必然会要做差异分析(DE) DE的方法主要有两种: Fold change t-test fold change的意思是样本质检表达量的差异倍数,log2 fold change的意思是取log2,这样可以可以让差异特别大的和差异比较小的数值缩小之间的差距. Let's say there are 50 read counts in control and 100 read counts in treatment for gene A. This means gene A is

转自:https://baike.baidu.com/item/FDR/16312044?fr=aladdin  https://blog.csdn.net/taojiea1014/article/details/79681249 http://www.360doc.com/content/18/0914/21/19913717_786724085.shtml   https://www.sohu.com/a/165109778_785442 https://www.jianshu.com/p/

笔者介绍:姜雪伟,IT公司技术合伙人,IT高级讲师,CSDN社区专家,特邀编辑,畅销书作者,国家专利发明人;已出版书籍:<手把手教你/2.2次幂.Gamma校正后的暗红色就会成为(0.5,0.0,0.0)1/2.2=(0.5,0.0,0.0)0.45=(0.73,0.0,0.0).校正后的颜色接着被发送给监视器,最终显示出来的颜色是(0.73,0.0,0.0)2.2=(0.5,0.0,0.0).你会发现使用了Gamma校正,监视器最终会显示出我们在应用中设置的那种线性的颜色. 2.2通常是是大多

我相信几乎所有做图像处理方面的人都听过伽马校正(Gamma Correction)这一个名词,但真正明白它是什么.为什么要有它.以及怎么用它的人其实不多.我也不例外.  最初我查过一些资料,但很多文章的说法都不一样,有些很晦涩难懂.直到我最近在看<Real Time Rendering,3rd Edition>这本书的时候,才开始慢慢对它有所理解.  本人才疏学浅,写的这篇文章很可能成为网上另一篇误导你的"伽马传说",但我尽可能把目前了解的资料和可能存在的疏漏写在这里.如有

昨晚花费了我2个多小时的时间终于把OpenGL ES3.0中的MSAA给搞定了.在OpenGL ES2.0中,Khronos官方没有引入标准的MSAA全屏抗锯齿的方法,而Apple则采用了自己的GL_APPLE_framebuffer_multisample的扩展来实现MSAA.在iOS中,OpenGL ES3.0之前使用MSAA的方法可以参见Apple的官方OpenGL ES开发者指南,写得非常详细: https://developer.apple.com/library/ios/docume

https://www.zhihu.com/topic/19582125/top-answershttps://wenku.baidu.com/search?word=spss&ie=utf-8&lm=0&od=0 SPSS 18.0由17个功能模组组成: Base System 基础程式 Advanced Models 高等统计模组(GEE/GLM/存活分析) Regression Models 进阶回归模组 Custom Tables 多变量表格 Forecasting 时间序

好多同学跑来问,用spss的时候使用多重插补的数据集,怎么选怎么用?是不是简单的选一个做分析?今天写写这个问题. 什么时候用多重插补 首先回顾下三种缺失机制或者叫缺失类型: 上面的内容之前写过,这儿就不给大家翻译了,完全随机缺失,缺失量较小的情况下你直接扔掉或者任你怎么插补都可以,影响不大的.随机缺失可以用多重插补很好地处理:非随机缺失,任何方法都没得救的,主分析做完之后自觉做敏感性分析才是正道:这个我好像在之前的文章中给大家解释过原因. When it is plausible that da

前言 本文主要写给使用命令行来操作Git的用户,用于提高Git使用的效率.至于使用命令还是GUI(Tortoise Git或VS的Git插件)就不在此讨论了,大家根据自己的的喜好选择就好.我个人是比较推荐使用命令行的,因为命令行是原生的客户端,当熟悉了命令行以后,使用效率并不会比GUI低.而且我是从GUI(Tortoise SVN)转命令行的,刚开始的时候也是吐槽命令行的“非人性化”,但我走出了舒适区,真正使用起命令行后,我才发现了自己之前的想法是肤浅的. 指令别名 指令别名就是给一些常用的指令