
R二項(xiàng)分布檢驗(yàn)與FDR校正
R語(yǔ)言二項(xiàng)分布檢驗(yàn)與FDR校正
二項(xiàng)分布是重復(fù)n次的實(shí)驗(yàn),且每次實(shí)驗(yàn)都是獨(dú)立的,只有兩種結(jié)果,并且相互對(duì)立的,生活中最常見(jiàn)的是投硬幣~~~在生物領(lǐng)域內(nèi)也有很多符合此類分布的,如二倍體動(dòng)物等位基因,來(lái)源于父本和母本的重組等。具體公式什么的就不寫(xiě)了,寫(xiě)個(gè)關(guān)于ASE的例子吧。
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# cat binom.r | R --slave --args <file>
args <- commandArgs()
fa <- read.table(args[4], header=FALSE, sep="\t")
n1 = fa$V8
n2 = fa$V12
len = length(n1)
pv = numeric(len)
for(i in 1:len){
pv[i] = 0
if(n1[i] > n2[i]) pv[i]=binom.test(n1[i], n1[i]+n2[i], p=1/2,
alternative="greater")$p.value else pv[i]=binom.test(n2[i], n1[i]+n2[i],
p=1/2, alternative="greater")$p.value
}
qv <- p.adjust(pv, method="fdr")#fdr校正
fa$pv = formatC(pv, digits=4)
fa$fdr = formatC(qv, digits=4)
write.table(fa, file=paste(args[4],".out",sep=""), sep="\t", col.names=FALSE, row.names=FALSE, quote=FALSE)
其實(shí)也不算是什么例子,就是把過(guò)程寫(xiě)下來(lái)熟悉一下寫(xiě)法而已。
通過(guò)控制FDR(False Discovery Rate)來(lái)決定P值的域值。假設(shè)你挑選了R個(gè)差異表達(dá)的基因,其中有S個(gè)是真正有差異表達(dá)的,另外有V個(gè)其實(shí)是沒(méi)有差異表達(dá)的,是假陽(yáng)性的。實(shí)踐中希望錯(cuò)誤比例Q=V/R平均而言不能超過(guò)某個(gè)預(yù)先設(shè)定的值(比如0.05),在統(tǒng)計(jì)學(xué)上,這也就等價(jià)于控制FDR不能超過(guò)5%。對(duì)所有候選基因的p值進(jìn)行從小到大排序,則若想控制fdr不能超過(guò)q,則只需找到最大的正整數(shù)i,使得 p(i)<= (i*q)/m。然后,挑選對(duì)應(yīng)p(1),p(2),……,p(i)的基因做為差異表達(dá)基因,這樣就能從統(tǒng)計(jì)學(xué)上保證fdr不超過(guò)q。
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