上下调基因列表各自独立去做功能注释为什么就不能重叠呢

文章预览

我们的马拉松授课第二单元是GEO数据库里面的表达量芯片数据处理，已经是非常稳定的流程了。其中差异分析和富集分析是最重要的两个环节，而且它们是环环相扣的： 在基因表达差异分析中，挑选上调和下调基因通常涉及到设置特定的阈值来确定哪些基因的表达变化是显著的。以下是一些常用的方法和步骤： 选择统计方法 ： 使用适当的统计测试来比较不同样本或组之间的基因表达差异，如t检验、ANOVA、Wilcoxon秩和检验或limma包中的统计方法。 设置P值阈值 ： 确定一个P值阈值来决定统计显著性。常见的阈值包括0.05、0.01或更严格的0.001。 计算折叠变化（Fold Change, FC） ： 折叠变化是基因在两个条件或样本组之间表达水平的比值。通常，上调基因的折叠变化大于1（例如，设置为>2或>1.5），下调基因的折叠变化小于1（例如，设置为 < 0.5或 < 0.667）。 ………………………………