p值还是 FDR ? 差异分析 如何筛选显著性差异基因,p value, FDR 如何选 经常有同学询问如何筛选差异的基因(蛋白).已经计算了表达量和p value值,差异的基因(蛋白)太多了,如何筛选.其中最为关键的是需要对p value进行校正. 基本概念: 零假设:在随机条件下的分布. p值:在零假设下,观测到某一特定实验结果的概率称为p值. 假阳性:得到了阳性结果,但这个阳性结果是假的. 假阴性:得到了阴性结果,但这个阴性结果是假的. 单次检验: 针对单个基因(蛋白),采用统计检验,假设

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

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

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

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

收发器的模拟和数字部分都需要校正来补偿过程,电压和温度(PTV)带来的变化. Arria10使用PreSICE来执行校正过程.   校正主要包括上电校正和用户校正两方面: 上电校正在器件上电时自动执行,它在器件的配置期间执行. 用户校正在动态重配置时执行.用户需要使能需要地校正序列.   Arria10使用CLKUSR来进行收发器校正.   1. 仲裁 PreSICS Avalon-MM接口和用户Avalon-MM接口共用内部总线,可能通过仲裁获取内部总线控制权,实现对收发器通道和PLL的可编程

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

前面我们讲过GO.db这个包,现在接着延伸topGO包,该包是用来协助GO富集分析 1)安装 if("topGO" %in% rownames(installed.packages()) == FALSE) {source("http://bioconductor.org/biocLite.R");biocLite("topGO")} suppressMessages(library(topGO)) ls("package:topGO&

原英文地址:dcm_tutorial 感觉这篇文章还是很有学习价值的,所以就抽出了一些时间对本文进行的翻译.下面这个好多人用的算法就是一种DCM 滤波器. //====================================================================================== // IMU.c // S.O.H. Madgwick // 25th September 2010 //==============================

1.BP神经网络训练过程论述 BP网络结构有3层:输入层.隐含层.输出层,如图1所示. 图1 三层BP网络结构 3层BP神经网络学习训练过程主要由4部分组成:输入模式顺传播(输入模式由输入层经隐含层向输出层传播计算).输出误差逆传播(输出的误差由输出层经隐含层传向输入层).循环记忆训练(模式顺序传播与误差逆传播的计算过程反复交替循环进行)和学习结果判别(判定全局误差是否趋向极小值). 下面具体介绍和分析用梯度下降法训练BP神经网络,在第1次输入样品(1=1,2,--,N)进行训练时各个 参数的表

Camera图像处理原理及实例分析 作者:刘旭晖  colorant@163.com  转载请注明出处 BLOG:http://blog.csdn.net/colorant/ 主页:http://rgbbones.googlepages.com/ 做为拍照手机的核心模块之一,camera sensor 效果的调整,涉及到众多的参数,如果对基本的光学原理及 sensor 软/硬件对图像处理的原理能有深入的理解和把握的话,对我们的工作将会起到事半功倍的效果.否则,缺乏了理论的指导,只能是凭感觉和经验

1引言 数字识别是模式识别领域 中的一个重要分支,数字识别一般通过特征匹配及特征判别的传统方法进行处理.特征匹配通常适用于规范化的印刷体字符的识别,而 特征判别多用于手写字符识别,这些方法还处于探索阶段,识别率还比较低.随着神经网络技术的飞速发展,其本身具有的高度并行性.较强的自组织能力和容错性.较好抑制噪声干扰能力等特点,为快速准确地进行数字识别开辟了新的途径.目前,对于指针式表而言,可以根据二值化后的指针指向来识别表盘的读数,而对于某些特殊类型的表盘,由于没有可判断读数的指针,只能通过表盘上

五:数据的接收和发送 1. 发送过程: 应用发送数据时调用接口 rtp_session_send_with_ts 完成.参数为会话句柄,数据缓冲区地址,数据长度以及应用当前的时间戳.在该接口中,会先调用 rtp_session_create_packet 接口,根据缓冲区地址及数据长度,构造一个新的消息块,并根据会话信息初始化 rtp 头信息.完了将缓冲区中的数据拷贝到消息块中.最后以消息块为参数,调用 rtp_session_sendm_with_ts 接口进行数据发送.rtp_session

H.264的目标应用涵盖了眼下大部分的视频服务,如有线电视远程监控.交互媒体.数字电视.视频会议.视频点播.流媒体服务等.H.264为解决不同应用中的网络传输的差异.定义了两层:视频编码层(VCL:Video Coding Layer)负责高效的视频内容表示,网络提取层(NAL:Network Abstraction Layer)负责以网络所要求的恰当的方式对数据进行打包和传送.如图3.19所看到的.    图3.19  标准的总体框架 基本层次(Baseline Profile):该层次使用了

图:显卡(驱动程序)上的Gamma设置 图:ACDSEE中的曝光调节 二. 什么是Gamma? 2.1. 显示器Gamma曲线 Gamma可能源于CRT(显示器/电视机)的响应曲线,即其亮度与输入电压的非线性关系. 图:一典型显示器 的响应曲线,非常接近指数函数 (说明:上图中输入值为数字化的,即通常的RGB值,但可以理解数/模转换是线性的,所以它和输入电压是等效的) 归一化后,我们通常可以用一简单的函数来表示: output = input ^ gamma gamma就是指数函数中的幂. 图:

图片解码首先是最简单的bmp图片解码,关于bmp的结构可自行查阅,代码如下 #ifndef __BMPDECODE_H_ #define __BMPDECODE_H_ #include "ff.h" #include "lcd.h" #include "stdlib.h" #include "usb_type.h" //重定义区 typedef char CHAR; //数据类型重定义,便于移植 typedef short S

[推荐图书]+ 基于Nios II的嵌入式SoPC系统设计与Verilog开发实例+C#入门经典等 3赞 发表于 2016/7/4 21:14:12 阅读(1921) 评论(3) 初次接触FPGA,到现在也有四年多了,当时读大二,暑假在学校准备光电设计竞赛,指导老师让用单片机做,前期向我们推荐FPGA,希望我们有时间去学学FPGA,记得当时买了块黑金核心板,下载了特权同学的<深入浅出玩转FPGA>视频教程,买了特权同学写的<深入浅出玩转FPGA>和夏宇闻老师编写的<Veril

2个12位的ADC,共计18通道,ADC2比较特殊的一点就是:ADC2和wifi共用,wifi的优先级更高,所以ADC2只有在WIFI模块不用的情况下好使: 在读取ADC数据之前,必须先对ADC进行设置,然后才可以读出数据,设置的示例代码如下: //Configure ADC if (unit == ADC_UNIT_1) { adc1_config_width(ADC_WIDTH_BIT_12); adc1_config_channel_atten(channel, atten); } els

本文为作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/leisure_chn/p/10307089.html ffplay是FFmpeg工程自带的简单播放器,使用FFmpeg提供的解码器和SDL库进行视频播放.本文基于FFmpeg工程4.1版本进行分析,其中ffplay源码清单如下: https://github.com/FFmpeg/FFmpeg/blob/n4.1/fftools/ffplay.c 在尝试分析源码前,可先阅读如下参考文章作为铺垫: [1]. 雷霄骅,

本文为作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/leisure_chn/p/10284653.html 基于FFmpeg和SDL实现的简易视频播放器,主要分为读取视频文件解码和调用SDL显示两大部分. FFmpeg简易播放器系列文章如下: [1]. FFmpeg简易播放器的实现-最简版 [2]. FFmpeg简易播放器的实现-视频播放 [3]. FFmpeg简易播放器的实现-音频播放 [4]. FFmpeg简易播放器的实现-音视频播放 [5]. FFmpeg简易播

什么是卡方检验 卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法.它属于非参数检验的范畴,主要是比较两个及两个以上样本率( 构成比)以及两个分类变量的关联性分析.其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题. 它在分类资料统计推断中的应用,包括:两个率或两个构成比比较的卡方检验:多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等. [] 卡方检验的基本原理[1] [] 卡方检验的基本思想 卡方检验是以χ2分布为基础的一种常用假设检验方法,它的无效假设H0是:观察频数与期望