如何解读组学数据分析筛选差异表达物指标
信息来源:金开瑞 作者:genecreate 发布时间:2018-10-26 11:42:08
做组学(蛋白质组、代谢组、转录组等等)数据分析,筛选差异表达物(蛋白质、代谢物、基因等等)往往是最常做的工作。。。
那么问题来了:筛选的指标有啥子撒?
针对蛋白质组和代谢组,最最常用的筛选差异表达物的指标有如下3种:
1. P值;
2. 倍数变化(Fold Change);
3. VIP值。
1. P值
通常是根据假设检验的方法得到,一般求得原始P值以后,强烈建议对P值再进行校正。然后卡校正以后的P值。通常设定的阈值是0.05【小于该阈值的留下】。
2. 倍数变化(Fold Change)
既然是倍数变化,那就是一个比值,所以其针对就是两组数据的表达量变化。通常设定的阈值是:上调是1.5或者2【大于该阈值的留下】,对应的下调是0.67或0.5【小于该阈值的留下】。
3. VIP值
全称variable influence on projection,该值通常是根据PLS-DA或者OPLS-DA方法得到,其反映的是每一个表达物对模型的贡献的程度。通常设定的阈值是1【大于该阈值的留下】。
温馨小结:
I. 这3个指标可以混用,文章中常见的是两者的混合,当然也可以这3个一起使用,很少见到只用一种指标的。参考文献:DOI: 10.1158/1078-0432.CCR-17-1707。
II. 上述说的阈值的设定都是常用值,肯定不是固定值。比如倍数变化,有些文章设定的上调阈值为1.3或者1.2,那么对应的下调的阈值就是0.77或者0.83。参考文献:DOI: 10.1021/acs.jproteome.8b00521。
III. 说了这么多,怎么求呢?在悟空云平台上即可简单快速求出结果。参考文献:DOI: 10.1021/acs.analchem.8b03065。
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