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p值、n值…晕了没?

发布时间:2020-05-29 09:50 作者:admin 来源:未知 点击: 字号:

  P值   
 

P值常见于转录组、蛋白组组学数据中。

P<0.05,是不是觉得很眼熟,

灵魂拷问——P<0.05到底表示啥?

 

先来了解一下两个概念——原假设(或零假设,null hypothesis)和备择假设(alternative hypothesis),原假设就是需要我们收集证据来反对的假设,而备择假设就是需要收集证据来支持的假设。所以,原假设和备择假设正好是严格对立的,我们如果需要证明备择假设是真的,那么,我们要有强有力的证据推翻原假设。

太长不看版

 

举个例子吧,假如你有一枚硬币,通过抛硬币的方式来测试它的正反面是不是均匀的。

首先,写好原假设和备择假设:

原假设:硬币是均匀的;

备择假设:硬币是不均匀的。

然后,你拿着硬币抛了20次,有14次正面,6次反面,这个结果能否推翻原假设呢?这个时候需要计算一下本次实验的p值。

p值如何计算呢?就是把抛了20次,得到大于等于14次正面的所有情况的概率加起来,即得到14次正面的概率+得到15次正面的概率+....得到20次正面的概率,计算如下:

本次实验的p值为0.058,如果要求p<0.05,那么该结果不够强到可以推翻“硬币是均匀的”这个原假设,但如果我们要求p<0.06,那么本次实验就可以推翻“硬币是均匀的”这个原假设,得出“硬币是不均匀的”备择假设的结论。

再比如,在蛋白组学数据中,判断两个样品间有无蛋白差异表达的问题上,我们先写好假设:

原假设:这两个样品没有蛋白差异表达;

备择假设:这两个样品有蛋白差异表达。

 

如果我们能收集到足够有力的证据来反对“这两个样品没有蛋白差异表达”这个原假设,支持“这两个样品有蛋白差异表达”这个备择假设,我们就可以说,这两个样品有蛋白差异表达的统计显著性就很高了!

 

换句话说,当p值越大,则反对原假设的证据就越弱,反之,p值越小,则反对原假设的证据就越强。

具体到蛋白差异表达的评价问题上,当p值越小,表明这两个样品的蛋白差异表达的显著性就越大

记住这一招——设定p<0.01就比设定p<0.05筛选出来的差异表达数据范围小了一圈!

 

  N值   
 

n值比p值还要常见,随便翻出一篇论文,在图的图例中就会标注n=3,又有一个灵魂拷问——n=3到底表示啥?

 

N就是Numbers的缩写,n=3其实代表的就是三次生物学重复实验。小编还记得读书那会儿,经常听师兄们在组会上辩论“技术重复”(technical replicates)和“生物学重复”(biological replicates)的事情。不过这么多年的实验做下来,发现很多小伙伴对这一点还不是很清楚,经常把三次技术重复当做三次生物学重复在用。

 

生物学重复和技术重复的概念

生物学重复:指对同一个处理组中独立来源的重复样本分别进行独立分析,是整个实验的完全重复,例如将我司某个项目交付出去的多个植株进行独立地测定。由于遗传和环境等因素的影响会引起有机体的个体差异,因此需要采用生物重复的实验设计方法来消除该差异。目前都以3次生物学重复实验设计为主,要求严格的实验可以做5次重复甚至更多。

 

 

技术重复:指对同一样本进行重复地检测分析,例如同一份细胞中抽提的蛋白质进行三次质谱检测,或者对同一RNA-seq样本测序3次。与生物学重复相比,技术重复的测量变异程度较小,从而可以减少实验中的分析变异,将对同一份样本产生高重复性的测量结果 。

 

简单来讲,生物学重复是生物级别的重复,一般都是生物样本的重复。而技术重复,更多的是参数测定环节的重复,一般是对同一生物样本进行多次测定。

 

进一步分析,其实可以发现生物重复是衡量实验的总波动的,它包括样本个体间差异和技术重复差异,而技术重复更多的是单纯的衡量参数测量时的波动,如实验操作娴熟程度、仪器稳定性等等。

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