Bonferroni校正:如果在同一数据集上同时检验n个独立的假设,那么用于每一假设的统计显著水平,应为仅检验一个假设时的显著水平的1/n http://baike.baidu.com/view/1217813.htm?fr=aladdin Bonferroni校正法: 此方法是在进行两两比较时对检验水准进行调整的办法,但是该方法在比较的次数较多时,就不太适合,因为校正后的检验水准会过小.此时可采用sidark法进行多重比较(仍然是对检验水准进行调整). 统计学中一般以小概率作为判断差异是否显著

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

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 医药统计项目联系:QQ231469242 # -*- coding: utf-8 -*- # Import standard packages impor

非原创 参考资料: 一文掌握GO和pathway分析 - 生物信息学讨论版 -丁香园论坛http://www.dxy.cn/bbs/thread/34904124#34904124 GO富集 GO是Gene ontology的缩写,GO数据库分别从功能.参与的生物途径及细胞中的定位对基因产物进行了标准化描述,即对基因产物进行简单注释,通过GO富集分析可以粗略了解差异基因富集在哪些生物学功能.途径或者细胞定位. Pathway Pathway指代谢通路,对差异基因进行pathway分析,可以了解实

一.什么是多基因风险评分 传统的GWAS研究只计算单个SNP位点与表型之间的关联性,再用Bonferroni校正,通过给定的阈值,筛选出显著的SNP位点. 这样会存在两个问题,第一.Bonferroni校正非常严格,很多对表型也有贡献的位点会因为达不到阈值而被过滤掉.第二.单个位点对表型的解释度是很低的,尤其是对于高血压这种多基因控制的表型,用一个个单独的位点解释高血压患病风险,就显得很单薄. 因此,开发一个能让我们直观的感受,患某种疾病的风险多高的工具,显然是非常有必要的. ​为了更好理解多基

题目:Metabolic Signatures of Cystic Fibrosis Identified in Dried Blood Spots For Newborn Screening Without Carrier Identification(新生儿筛查(不含携带者鉴定)中使用干血片鉴定囊性纤维化的代谢特征) 期刊:Journal of Proteome Research 发表时间:December 3, 2018 DOI:10.1021/acs.jproteome.8b00351

1.什么是Familywise Error Rate(FWE or FWER) 定义:在一系列假设检验中,至少得出一次错误结论的概率. 换句话说,是造成至少一次Type I Error的概率.术语FWE来自测试系列,这是一系列数据测试的技术定义 2.估计FWE的公式 αIT:一个独立测试的显著水平 c : 对比次数 举个例子,对于一个10次试验的的序列,显著水平5%,FWE = ≤ 1 – (1 – .05)^10 = 0.401 ,这意味着Type I Error 发生的概率超过了40%,对于

基础知识部分 为了方便理解,首先会对(Luminance)的相关概念做一个简单介绍.如果已经了解就跳到后面吧. 我们用Radiant energy(辐射能量)来描述光照的能量,单位是焦耳(J),因为光实际是以一定速度在传播的电磁波,所以把单位时间内的传播的Radiant energy(能量)称作radiant  flux(辐射通量),用来描述他的能量表现,单位瓦特(Watt). Radiant intensity(辐射强度)用来指定radiant  flux(辐射通量)的方向,正式的来说,他是用

傅里叶变换可以用于将图像从时域转换到频域,对于分行的文本,其频率谱上一定会有一定的特征,当图像旋转时,其频谱也会同步旋转,因此找出这个特征的倾角,就可以将图像旋转校正回去. 先来对原始图像进行一下傅里叶变换,需要这么几步: 1.以灰度方式读入原文件 1 2 string filename = "source.jpg"; var src = IplImage.FromFile(filename, LoadMode.GrayScale); 2.将图像扩展到合适的尺寸以方便快速变换 Open

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

转自:https://blog.csdn.net/xiaoyouck/article/details/77206505 介绍镜头阴影校正(Lens Shading Correction)是为了解决由于lens的光学特性,由于镜头对于光学折射不均匀导致的镜头周围出现阴影的情况. shading可以细分为luma shading和color shading: luma shading: 由于Lens的光学特性,Sensor影像区的边缘区域接收的光强比中心小,所造成的中心和四角亮度不一致的现象.镜头本

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

matlab calibration toolbox -- matlab标定工具的使用方法--去畸变和双目校正 2015-04-06 22:45 5407人阅读 评论(2) 收藏 举报  分类: 机器视觉(12)  matlab calibration toolbox是相机标定以及校正用的工具箱.首先下载这个工具箱,免费下载地址:http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/download/index.html.它的英文使用示例在下面这个网址

#1514 : 偶像的条件 时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 小Hi的学校正面临着废校的大危机.面对学校的危机,小Hi同学们决定从ABC三个班中各挑出一名同学成为偶像. 成为偶像团体的条件之一,就是3名团员之间的身高差越小越好. 已知ABC三个班同学的身高分别是A1..AN, B1..BM 和 C1..CL.请你从中选出3名同学Ai, Bj, Ck使得D=|Ai-Bj|+|Bj-Ck|+|Ck-Ai|最小. 输入 第一行包含3个整数,N, M和L. 第

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/

时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 小Hi的学校正面临着废校的大危机.面对学校的危机,小Hi同学们决定从ABC三个班中各挑出一名同学成为偶像. 成为偶像团体的条件之一,就是3名团员之间的身高差越小越好. 已知ABC三个班同学的身高分别是A1..AN, B1..BM 和 C1..CL.请你从中选出3名同学Ai, Bj, Ck使得D=|Ai-Bj|+|Bj-Ck|+|Ck-Ai|最小. 输入 第一行包含3个整数,N, M和L. 第二行包含N个整数,A1, A

一.条件渲染 1. wx:if 在框架中,我们用 wx:if="{{condition}}" 来判断是否需要渲染该代码块: <view wx:if="{{condition}}"> True </view> 也可以用 wx:elif 和 wx:else 来添加一个 else 块: <view wx:if="{{length > 5}}"> 1 </view> <view wx:elif=

一. 概述: 自顶向下的蛋白质组学技术近年来也发展成为高通量蛋白定性定量手段.该技术可以在一次的实验中定性上千种蛋白,然而缺乏一个可靠的假阳性控制方法阻碍了该技术的发展.在大规模流程化的假阳性控制手段中,假阳性的判断取决于蛋白鉴定的检索条件,包括谱图的质量,检索的数据库的大小,检索引擎,检索参数等.本文提出了一个一种依据蛋白鉴定条件设定假阳性的方法.该方法的可靠性在一个人工确认的包含546个蛋白的数据集中进行了验证.目前该方法已被封装成一个开源工具,TDCD_FDR_CALCULATOR,可以整