python 相关性fdr矫正_T-test 、 pvalue FDR矫正 R语言实现 付代码实例
T-test简介:
对分组变量的差异显著性检验,T-test是最为常用的检验方法,t-test要求数据符合正态分布。不符合用(Mann-Whitney U)
正态性检验 shapiro.test(x), 注:p值大于0.05 都不能拒绝原假设,数据是正态的
分析目的:
根据NMR数据找case control 生物标记物
第一步需要T-test进行初筛,数据格式如下:
想要自动进行分组检验,可以用R的which 命令进行数据筛选:
Tdata[2,which(Tdata[1,]=="0")] #筛选第二行 分组样本为“0”标签的 Glucose的分组数值
最终输出文件:
整体应用代码如下:
Pvalue
log2_FC
for(i in 2:nrow(Tdata)){
if(sd(Tdata[i,which(Tdata[1,]=="0")])==0 && sd(Tdata[i,which(Tdata[1,]=="1")])){
Pvalue[i-1]
log2_FC[i-1]
}
else{
y=t.test(as.numeric(Tdata[i,which(Tdata[1,]=="0")]),as.numeric(Tdata[i,which(Tdata[1,]=="1")]))
Pvalue[i-1]
log2_FC[i-1]
}
}
# 对p value进行FDR校正
fdr=p.adjust(Pvalue, "BH")
# 在原文件后面加入log2FC,p value和FDR,共3列;
out
write.table(out,file="ttest.out.xls",quote=FALSE,sep="\t",row.names=FALSE)
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