R语言如何做FDR校正（21）

1.什么是FDR校正？

FDR (false discovery rate)，即校正后的P值，中文一般译作错误发现率。在转录组分析中，主要用在差异表达基因的分析中，控制最终分析结果中，假阳性结果的比例。

为什么要用FDR?

在转录组分析中，如何确定某个转录本在不同的样品中表达量是否有差异是分析的核心内容之一。一般来说，我们认为，不同样品中，表达量差异在两倍以上的转录本，是具有表达差异的转录本。为了判断两个样品之间的表达量差异究竟是由于各种误差导致的还是本质差异，我们需要根据所有基因在这两个样本中的表达量数据进行假设检验。常用的假设检验方法有t-检验、卡方检验等。很多刚接触转录组分析的人可能会有这样一个疑问，一个转录本是不是差异表达，做完假设检验看P-value不就可以了么？为什么会有FDR这样一个新的概念出现？这是因为转录组分析并不是针对一个或几个转录本进行分析，转录组分析的是一个样品中所转录表达的所有转录本。所以，一个样品当中有多少转录本，就需要对多少转录本进行假设检验。这会导致一个很严重的问题，当数据量很大时，在单次假设检验中较低的假阳性比例会累积到一个非常惊人的程度。

2.分析前的数据准备

一列P值

0.029842334
0.038417236
0.039422132
0.043541069
0.047857277
0.052881786
0.059129016
0.061978623
0.097525808
0.101549223

3. R语言怎么做FDR校正

p.adjust(c(0.01,0.05,0.01,0.05,0.03,0.02),  # P值列表method ="BH"                       # FDR校正的方法
)
# [1] 0.030 0.050 0.030 0.050 0.045 0.040

4. BioLadder生信云平台在线做FDR校正

不想写代码？可以用BioLadder生信云平台在线绘制FDR校正。

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4.1 导入数据

在文本框中输入您的P值，每个P值单独占一行。

4.2 调整参数

可以调整计算FDR的方法。

FDR的计算是根据假设检验的P-value进行校正而得到的。一般来说，FDR的计算采用Benjamini-Hochberg方法（简称BH法）

4.3 提交查看

上传完数据，并调好参数后，点击右上方“提交”按钮，图像会出现在左侧。如果没有上传自己的数据，会使用默认的demo数据绘图。

提交成功后，FDR结果表格会显示在左上方，同时会在左下方显示数据的分布情况的柱形图。

4.4 下载

点击右下角的下载按钮，可以下载结果表格。

5.BioLadder生物信息在线分析可视化云平台

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BioLadder目前上线了生物学分析最常用的50多个模块，主要包括以下四类：

**数据可视化：**箱线图，南丁格尔玫瑰图，韦恩图，UpSet图，饼图，词云图，小提琴图，FDR校正，弦图，柱形图等

**组学数据分析：**序列的多重比对，表达数据的CV曲线图，FDR校正，T-SNE，热图，相关性热图等，趋势分析的mFuzz，差异分析的火山图，富集分析的气泡图，修饰位点上下游模体分析的seqLogo，Motif热图等

**功能分析：**GO弦图，相互作用网络图，富集分析

**数据预处理：**归一化，补值，FDR校正，长宽表互换等