t检验fold change小于0.5

2024-10-20

Fold Change和t分布

基因表达谱数据基因表达谱可以用一个矩阵来表示,每一行代表一个基因,每一列代表一个样本(如图1).所有基因的表达谱数据在“gene_exp.txt”文件中存储,第一列为基因的entrez geneid,第2~61列是疾病样本的表达,第62~76列是正常样本的表达. 图1 基因表达谱的矩阵表示寻找差异表达的基因: 原理介绍: 差异表达分析是目前比较常用的识别疾病相关miRNA以及基因的方法,目前也有很多差异表达分析的方法,但比较简单也比较常用的是Fold change方法.它的优点是计算简单直观

fold change的意义[转载]

转自:https://zhidao.baidu.com/question/2052933434631672387.html 1.解释解释:表达值倍数变化 ,分析,消除可能的混杂因素,必要时可以用读段的绝对表达值倍数变化(fold-change)来作为补充. Fold change 用于描述一个初始值到一个最终值的变化程度. 1.例如,若初始值为30,最终值为60,则相应的fold change为2,或者可以描述为一个2折的增长.fold change仅仅靠最终值与初始值的比率计算即可得到.

差异基因分析：fold change(差异倍数), P-value(差异的显著性)

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

fold change(ratio)

fold change 英文简称 : FC 中文全称 : 倍性变化所属分类 : 生物科学词条简介 : 一种用于描述两个用于相比的对象数量差异的方法.例如,第一个样本和第二个样本的量是50/10,那么FC(Ratio)就是5,反之就是0.2. 用这种方法分析微阵列的数据可以说明: 1)从基因表达的绝对值而来的表达变化是有意义的: 2)这种方法可以说明基因表达变化是否显著: 3)可以利用这种模型用于有效数据的筛选.

ecshop 秒杀并发时库存会被减到小于0的解决办法

ecshop 秒杀并发时库存会被减到小于0更新库存后,再进行库存检查,如果库存为负数,则执行事务的回滚. begin();//开始一个事物处理开始 $sql = "UPDATE ".$GLOBALS['a']->table('seconds_kill')." SET kill_stock = kill_stock - 1 WHERE sk_id='".$sk_id."' LIMIT 1" ; $GLOBALS['db']->query

C#_delegate和事件 - 如果金额小于0则触发事件

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading; //如果账户金额小于0 触发事件 namespace Starter { public delegate int DeleageteClass(out DateTime start, out DateTime stop); class Program { static void

JavaScript语言里判断一个整数，属于哪个范围：大于0；小于0；等于0

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appium 切换native/ webview，findby，还有页面元素定位一直小于0的问题的解决

之前一直有个bug没有解决. 今天,终于解决了. 疑问过程: app是混合应用,项目做了H5优化之后,以前的用例执行总会失败,体现在原来的一个元素点击无反馈排查原因:1.项目做了H5优化,2.测试的代码也做了优化 2.项目的代码更改之后,用原有的findby查找元素,元素的定位一直是小于0,不会变 3.findby是在初始化的时候填入的元素控件信息,后续如果不刷新可能根本就不会更改定位. 解决办法:将元素的定位改变后,getPageSource一下,重新获取控件信息. while (login

51Nod - 1107 斜率小于0的连线数量

二维平面上N个点之间共有C(n,2)条连线.求这C(n,2)条线中斜率小于0的线的数量. 二维平面上的一个点,根据对应的X Y坐标可以表示为(X,Y).例如:(2,3) (3,4) (1,5) (4,6),其中(1,5)同(2,3)(3,4)的连线斜率 < 0,因此斜率小于0的连线数量为2. Input第1行:1个数N,N为点的数量(0 <= N <= 50000) 第2 - N + 1行:N个点的坐标,坐标为整数.(0 <= Xii , Yii <= 10^9)Outp

python中大于0的元素全部转化为1，小于0的元素全部转化为0的代码

[code] """ 大于0的元素全部转化为1 """ np_arr = np.array([[1 ,2, 3, 4]]) print("转化前:") print(np_arr) print("转化后:") print(np.int64(np_arr>0)) [result] 转化前: [[1 2 3 4]] 转化后: [[1 1 1 1]] [code] """ 小于0

51 Nod 1107 斜率小于0的连线数量（转换为归并求逆序数或者直接树状数组，超级详细题解！！！）

1107 斜率小于0的连线数量基准时间限制:1 秒空间限制:131072 KB 分值: 40 难度:4级算法题二维平面上N个点之间共有C(n,2)条连线.求这C(n,2)条线中斜率小于0的线的数量. 二维平面上的一个点,根据对应的X Y坐标可以表示为(X,Y).例如:(2,3) (3,4) (1,5) (4,6),其中(1,5)同(2,3)(3,4)的连线斜率 < 0,因此斜率小于0的连线数量为2. Input 第1行:1个数N,N为点的数量(0 <= N <= 50000

Pandas 之过滤DateFrame中所有小于0的值并替换

Outline 前几天,数据清洗时有用到pandas去过滤大量数据中的“负值”: 把过滤出来的“负值”替换为“NaN”或者指定的值. 故做个小记录. 读取CSV文件代码: import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('D:\All_Kinds_Stock_Data\windpy_filter_after\SH600036.csv') df # 开发环境: ipython notebook 下读取本地csv文件,输出结果如下:

51NOD——N 1107 斜率小于0的连线数量

https://www.51nod.com/onlineJudge/questionCode.html#!problemId=1107 基准时间限制:1 秒空间限制:131072 KB 分值: 40 难度:4级算法题收藏关注二维平面上N个点之间共有C(n,2)条连线.求这C(n,2)条线中斜率小于0的线的数量. 二维平面上的一个点,根据对应的X Y坐标可以表示为(X,Y).例如:(2,3) (3,4) (1,5) (4,6),其中(1,5)同(2,3)(3,4)的连线斜率 < 0,因

KiCad 不可以画线宽小于 0.2mm 的走线?

KiCad 不可以画线宽小于 0.2mm 的走线? 有小伙伴在 QQ 群里反馈,KiCad 设置线宽规则时出现错误. 于是判断 KiCad 不可以画 BGA PCB,很显然我认为这是不可能的事情. 作为全世界最强大的开源 EDA,怎么可以不可以画 BGA 的 PCB. 我测试了一下,果然不可以设置到 0.1mm,这是怎么回事? 再仔细一下,设计规则有一个顶级规则. 把这是改小就可以了. 看,成功了.

excel-大于0的数值标记红色且标记红色上箭头，小于0的数值标记绿色且标记绿色下箭头，等于0的数值标记黄色且标记右箭头

0.数值是常规的数值: [蓝色]"↑"0;[红色]"↓"0;[黄色]"→"0 [蓝色]"↑"0.0;[红色]"↓"0.0;[黄色]"→"0.0 1.数值是百分比的数值: [蓝色]"↑"0.00%;[红色]"↓"0.00%;[黄色]"→"0.00% #大于0.00%(百分比数值是保留小数点后2位的数值)

Mysql在高并发情况下，防止库存超卖而小于0的解决方案

背景: 本人上次做申领campaign的PHP后台时,因为项目上线后某些时段同时申领的人过多,导致一些专柜的存货为负数(<0),还好并发量不是特别大,只存在于小部分专柜而且一般都是-1的状况,没有造成特别特别严重的后果,但还是要反思了自己的过错. 这次又有新的申领campaign,我翻看了上次的代码逻辑: 正文: [先select后update] beginTranse(开启事务) try{ $result = $dbca->query('select amount from s_st

监测多个textFiled.text的长度同时不小于0

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wps 根据单元格值设置单元格所在行颜色(大于0 行红色小于0 行xx色)

时间序列模式（ARIMA）---Python实现

时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测.如餐饮销售预测可以看做是基于时间序列的短期数据预测, 预测的对象时具体菜品的销售量. 1.时间序列算法: 常见的时间序列模型; 2.时序模型的预处理 1. 对于纯随机序列,也称为白噪声序列,序列的各项之间没有任何的关系, 序列在进行完全无序的随机波动, 可以终止对该序列的分析. 2. 对于平稳非白噪声序列, 它的均值和方差是常数.ARMA 模型是最常用的平稳序列拟合模型. 3. 对于非平稳序列, 由于它的方差和均值不稳定, 处理方法一

对CCLE数据库可以做的分析--转载

转载:http://www.bio-info-trainee.com/1327.html 收集了那么多的癌症细胞系的表达数据,拷贝数变异数据,突变数据,总不能放着让它发霉吧! 这些数据可以利用的地方非常多,但是在谷歌里面搜索引用了它的文章却不多,我挑了其中几个,解读了一下别人是如何利用这个数据的,当然,主要是用那个mRNA的表达数据咯! 第一篇:http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0111146 这篇文

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