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文档简介

[23]。当前经常使用的辨别疾病相关miRNA以及基因的主要方法之一就是差异表达分析。筛差异表达基因的鉴定，往往基于一定的统计假设，本文将介绍两种筛选差异表达的方法并应用于本次研究的数据集1.1.1FoldChange方法在早期的筛选差异表达算法中，FC是被提出来中用的比较多的方法之一，它的应用场景主要是两组不同条件下的基因表达强度筛选，原理是分别计算实验组和比较组的基因表达强度均值，并计算它们的比值。假设存在样本患病基因数据集x1，正常样本基因数据集x2，分别计算基因i在各患病样本中的平均表达值meaniFC=mean如果FC值大于阈值，则将基因i归类为差异表达基因。阈值可根据研究者的目的设定，如选择2则代表差异表达为2倍以上，以此类推。由于两组比较样本间的均值可能差异比较大，为了缩小它们两个之间的数值差异以及研究者能够更清晰的知道差异情况，通常将FC值做log2转化，如转化后要筛选表达强度为2倍以上则可以设定log21.1.2t检验法t检验法是一种用于发现两组样本的差异表达基因的统计推断技术，通常用于观察单个基因在两组样本的表达是否存在差异。假设存在一个m维n列的基因表达矩阵数据集，数据集中有n1个患病样本，nti其中，simxi1、si12为基因i在患病样本中的基因表达强度均值和基因表达强度方差，p值是一个概率，计算公式为：p=2×pt>ti，即。例如，在本次实验中，设H0假设：某一实验结果是由非实验因素造成，H1假设：某一实验结果是由实验因素造成的。那么当设定置信度为95%时，当计算得到p<0.05时，就拒绝表3-1是p值范围不同代表的意思：表3-1P值的意义P值偶然的概率对无效假设统计意义p>0.05偶然发生的概率大于5%不能否定H0两组差别无显著意义P<0.05偶然发生的概率小于5%可以否定H0两组差别有显著意义P<0.01偶然发生的概率小于1%可以否定H0两者差别有非常显著意义PValue和FoldChange参数设置可以共同用于鉴定差异表达基因，而通过FoldChange值得到的结果则用于鉴定上下调基因。1.4筛选差异表达结果当PValue<0.05且|logFC|<1设定为筛选条件时,在总数54675个基因中，筛选出来了1233个差异表达基因，其中上调基因有985个，下调基因有248个。当PValue<0.05且|logFC|<0.5设定为筛选条件时,在总数54675个基因中，筛选出来了3110个差异表达基因，其中上调基因有2689个，下调基因有421个。当PValue<0.01且|logFC|<1设定为筛选条件时时,在总数54675个基因中，筛选出来了261个差异表达基因，其中上调基因有230个，下调基因有31个。当PValue<0.01且|logFC|<0

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