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

一.假设检验 假设检验的基本思路是: 设立零假设(null hypothesis)H0,以及与零假设H0相对应的非零假设(alternative hypothesis)H1,在假设H0成立的前提下,计算出H0发生的概率,若H0的发生概率很低,基于小概率事件几乎不可能发生,所以可以拒绝零假设. 科学研究一般会把我们希望得到的结论当作非零假设,而期望否定的结论当作零假设.只要我们证明零假设发生的概率很小,我们就有理由拒绝零假设,从而接受非零假设. 例如,我希望得到的结论是早上能够八点起床.那么零假设

http://home.52brain.com/forum.php?mod=viewthread&tid=27066&page=1#pid170857 http://www.mathworks.com/matlabcentral/answers/144113-mafdr-interpreting-q-values-vs-bhfdr-adjusted-p-values matlab自带函数mafdr,当ttest数较多时,可直接用[FDR, Q]=mafdr(P):但是Storey proc

matlab自带函数mafdr,当ttest数较多时,可直接用[FDR, Q]=mafdr(P):但是Storey procedure在p值少于1000个时会崩溃,此时应改用BH FDR方法:mafdr(P,'BHFDR', true).该方法对于少量ttest更稳健,但是更保守. 参考链接: https://stat.ethz.ch/pipermail/bioconductor/2014-January/056992.html http://home.52brain.com/forum.php

来源: http://blog.sciencenet.cn/blog-479412-572049.html,http://52brain.com/thread-15512-1-1.html SPM8允许两种FDR校验.一个是voxel-wise FDR,另一个是topological FDR. 如果要做voxel-wise FDR 校验,就把spm_defaults里的68行的defaults.stats.topoFDR 改为0. (有很多朋友下载下来的spm在处理结果是只显示FWE矫正和NOR

參考:[1]http://www.cambridgeincolour.com/tutorials/gamma-correction.htm [2]http://en.wikipedia.org/wiki/Gamma_correction 一.什么是Gamma校正? Gamma校正是对输入图像灰度值进行的非线性操作,使输出图像灰度值与输入图像灰度值呈指数关系: [2] 这个指数即为Gamma. 经过Gamma校正后的输入和输出图像灰度值关系如图1所看到的:横坐标是输入灰度值,纵坐标是输出灰度值,蓝

0x00 前言的前言 这篇小文其实是在清明节前后起的头,不过后来一度搁笔.一直到这周末才又想起来起的这个头还没有写完,所以还是直接用一个月前的开头,再将过程和结尾补齐. 0x01 前言 结束了在南方一周的出差,清明时节回到了刚好下过雪并且和南方有20多度温差的北京之后,终于有时间来写点文字了.这篇小文,我主要想来聊一聊在使用Unity时和gamma校正相关的话题.事实上关于Gamma校正的来源历史以及理论知识已经有很多相关的文章了,比如龚大的<gamma的传说>.Nvidia的Gpu Gems

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

全球计算机视觉三大顶会之一 ECCV 2018(European Conference on Computer Vision)即将于 9 月 8 -14 日在德国慕尼黑拉开帷幕,旷视科技有多篇论文被此大会接收.在这篇论文中,旷视科技提出的一种通过学习局部单应变换实现人脸校正的全新方法——GridFace. 论文名称:<GridFace: Face Rectification via Learning Local Homography Transformations> 论文链接:https://

在多种应用比如word中都有拼写检查和校正功能,具体步骤分为: 拼写错误检测 拼写错误校正: 自动校正:hte -> the 建议一个校正 建议多个校正 拼写错误类型: Non-word Errors非词错误:即写了一个不是单词的词,比如graffe并不存在,应校正为giraffe 检测方法:认为任一不在字典中的词都是一个非词错误,因此字典本身越大越好 校正方法:为错误词产生一个候选,其是跟错误词相似的真词,然后选择加权编辑距离最短或者信道噪声概率最高的那个词. Real-word Errors

http://blog.csdn.net/u013286409/article/details/50239377 目录(?)[-]   图2中左图为原图,中图为gamma = 1/2.2在校正结果,原图中左半侧的灰度值较高,右半侧的灰度值较低,经过gamma = 1/2.2校正后(中图),左侧的对比度降低(见胡须),右侧在对比度提高(明显可以看清面容),同时图像在的整体灰度值提高. 右图为gamma = 2.2在校正结果,校正后,左侧的对比度提高(见胡须),右侧在对比度降低(面容更不清楚了),同

一维码由一组规则排列的黑色线条.白色线条以及对应的字符组成.对倾斜的(没有严重形变)一维码的角度校正,可以根据其黑白相间.排列规则的特点,计算傅里叶频谱,通过傅里叶频谱中直线的倾斜角度计算空间域图像一维码需校正的角度. 先贴出来待校正的一维码和其傅里叶频谱图:           傅里叶频谱中亮度值代表了频率变化的强弱,直线的方向代表了频率变化的方向.上图傅里叶频谱中最亮的那条线就是与一维码黑白相间条纹相垂直的方向,找到这条线的角度,就可以计算出一维码的校正角度. 校正步骤: 1. 计算图像X,

本文描述一种利用OpenCV及傅里叶变换识别图片中文本旋转角度并自动校正的方法,由于对C#比较熟,因此本文将使用OpenCVSharp. 文章参考了http://johnhany.net/2013/11/dft-based-text-rotation-correction,对原作者表示感谢.我基于OpenCVSharp用C#进行了重写,希望能帮到同样用OpenCVSharp的同学. ================= 正文开始 ================= 手里有一张图片如下,是经过旋转的

来源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6b1c9ed50101l02a.html,http://wenku.baidu.com/link?url=3mRTbARl0uPHHRFO9CdqhBNeUj-nb8dRwtqRN2oGqu8u1kN6IsqgYy-H8ggB7jOkPXhx703oM9YW9ftfOlh2dz7KJmlliOhDa4-WZFEEus_,http://www.dxy.cn/bbs/thread/28263194#28263194 一.假设检验基

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

前期处理 perl脚本统计RC(RC(read counts)) 读入control baseline 和 sigma(最后baseline 预测的mad值) 将gc < 0.28或gc > 0.68,sigma乘上1.5,后来又乘以6,对于小于0.01或者大于0.99分位数,sigma取0.01和0.99分位点的sigma 将sigma转化为权重,SigmaForWeights = 1/sigma^2/max(1/sigmaforWeithts^2) 根据mu值设置一些outlier的amp

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

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

在生成时钟的过程中自己想到布置表盘的写法由这么几种: 当然利用那种模式都可以实现,所以我们要用一个最好理解,代码有相对简便的方法实现 1.利用三角函数 用js在三角函数布置表盘的过程中有遇见到这种情况:是在表盘的刻度处,利用三角函数计算具体的值时不能得到整数,需要向上或者向下取整,这样无形中就会存在些许偏差,而且这样的偏差难利用样式来调整到位,即使最终效果都可以实现,但是细微处的缝隙和角度的偏差都会影响整体的视觉体验,作为一名程序开发人员,这样的视觉体验很难让别人认可,放弃. 2.利用遮罩层 j