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代谢组学变异倍数分析
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蛋白质谱差异倍数设置
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蛋白质组学数据处理中差异倍数小于零的算不算下调的
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转录组与蛋白组联合分析九象限图
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代谢组学的生物信息学分析
范围内,而有些可能由于生理条件的变化而显著波动。鉴定这些“关键”特征是发现潜在生物标志物并揭示其潜在生物学功能的第一步。常见的单变量分析包括:1. 倍数变化分析倍数变化(Fold change, FC
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差异表达蛋白质统计分析服务
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差异表达蛋白质统计分析
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单变量统计分析
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单变量统计分析服务
在进行两组样本间的差异代谢物分析时,常用的单变量分析方法包括变异倍数分析(Fold Change Analysis, FC Analysis)、T检验,以及综合前两种分析方法的火山图(Volcano
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差异代谢物分析
筛选,因为这种方法所有跟分组相关的信息都集中在第一维,更容易进行模型解释,一般设定对应的P值 < 0.05,VIP阈值 >1,筛选在此范围内的代谢物。除此之外,还可以通过基于单维检验和变化倍数所作的
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