挖掘与样本特征相关的基因DEMO结果

其明技术专家帮助中心, 数据+ 2017年11月2日

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注：结果中的图片仅为示意图。

1.样本分组信息：

样本分组信息依据在快速数据分析页面选定的数据集和样本特性确定。（下图：样本分组表部分展示）

图中表格对应内容为：

差异分析依据分组信息和edgeR差异算法，得出差异最显著的前1000个基因。（下图：差异结果表部分展示）

图中表格对应内容为：

列头	意义
ENSG_id	TCGA所使用的的Ensembl 79的ID
Gene Symbol	某一探针编号对应的基因名称/lncRNA名称
Fold change	差异倍数
Gene Feature	基因在实验中的变化属性，如"diff"表示差异，"up"表示上调，"down"表示下调
P_value	评估ENSG的表达值在组间的显著性水平，即探针集对应的基因在组间的差异
FDR	阳性误判率，差异基因中假阳性基因所占比例的期望，值越小假阳性率越低
Biotype	表示名称是属于mRNA或ncRNA,coding表示属于mRNA,noncoding表示属于lncRNA或microRNA
sample1	样本对应的表达值
sample2	样本对应的表达值

同时展示差异结果的聚类图：

以及前20个最显著差异基因的聚类图：

本文由 GCBI学院作者：其明技术专家发表，转载请注明来源！