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如何解讀組學數據分析篩選差異表達物指標

信息來源：金開瑞作者：genecreate 發布時間：2018-10-26 11:42:08

做組學（蛋白質組、代謝組、轉錄組等等）數據分析，篩選差異表達物（蛋白質、代謝物、基因等等）往往是最常做的工作。。。

那么問題來了：篩選的指標有啥子撒？

針對蛋白質組和代謝組，最最常用的篩選差異表達物的指標有如下3種：

1. P值；

2. 倍數變化（Fold Change）；

3. VIP值。

1. P值

通常是根據假設檢驗的方法得到，一般求得原始P值以后，強烈建議對P值再進行校正。然后卡校正以后的P值。通常設定的閾值是0.05【小于該閾值的留下】。

2. 倍數變化（Fold Change）

既然是倍數變化，那就是一個比值，所以其針對就是兩組數據的表達量變化。通常設定的閾值是：上調是1.5或者2【大于該閾值的留下】，對應的下調是0.67或0.5【小于該閾值的留下】。

3. VIP值

全稱variable influence on projection，該值通常是根據PLS-DA或者OPLS-DA方法得到，其反映的是每一個表達物對模型的貢獻的程度。通常設定的閾值是1【大于該閾值的留下】。

溫馨小結：

I. 這3個指標可以混用，文章中常見的是兩者的混合，當然也可以這3個一起使用，很少見到只用一種指標的。參考文獻：DOI: 10.1158/1078-0432.CCR-17-1707。

II. 上述說的閾值的設定都是常用值，肯定不是固定值。比如倍數變化，有些文章設定的上調閾值為1.3或者1.2，那么對應的下調的閾值就是0.77或者0.83。參考文獻：DOI: 10.1021/acs.jproteome.8b00521。

III. 說了這么多，怎么求呢？在悟空云平臺上即可簡單快速求出結果。參考文獻：DOI: 10.1021/acs.analchem.8b03065。

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