Là sự chồng chéo giữa hai mẫu biểu hiện gen có ý nghĩa?

Tôi đã thực hiện một thí nghiệm để nghiên cứu phản ứng của một loại nấm men (chứa 5000 gen) đối với stress do sốc nhiệt. Tôi có một danh sách 48 gen được biểu hiện quá mức ở 37 CC và một danh sách khác gồm 145 gen được biểu hiện quá mức ở 42 CC. Có 38 gen được biểu hiện quá mức ở cả hai.

Tình cờ tôi chỉ mong đợi 1 gen được biểu hiện quá mức ở cả hai gen, làm thế nào tôi có thể tính toán nếu sự trùng lặp mà tôi có được là đáng kể? Làm thế nào tôi có thể thu được giá trị ? Tôi không biết gì về phần mềm toán học hoặc toán học. Cảm ơn bạn rất nhiều!!! Bất kỳ trợ giúp sẽ rất được chào đón :) $p$

statistical-significance microarray

— Laura
nguồn

Bạn có thể xây dựng một sơ đồ Venn để thể hiện sự chồng chéo.

— Michael R. Chernick

Nhưng làm thế nào tôi có thể tính giá trị p?

— Laura

Giá trị p luôn được tính toán liên quan đến giả thuyết. Giả thuyết mà bạn muốn điều tra ở đây là gì? Những gen khác nhau được biểu hiện quá mức ở nhiệt độ khác nhau?

— MånsT

Giả thuyết cho rằng các gen biểu hiện quá mức ở 37 CC cũng bị biểu hiện quá mức ở 42C. Và dường như đó có thể là trường hợp vì 38 gen (trong tổng số 48 gen) bị biểu hiện quá mức ở cả 37 độ C và 42 độ C.

— Laura

Đó không phải là một giả thuyết thống kê có thể được kiểm tra. Tôi không nghĩ rằng bạn đang tìm kiếm giá trị p. Tôi nghĩ rằng bạn muốn đo mức độ chồng chéo.

— Michael R. Chernick

Câu trả lời:

Cái bàn trông như thế này

                37 deg C
42 deg C     yes      no
yes          38       97
no           10      4855

có và không đề cập đến các trường hợp được thể hiện quá mức hay không Tôi đã chạy thử nghiệm chính xác của Fisher trong SAS Đầu ra được dán bên dưới:

Laura Gene expression data 


The FREQ Procedure


Statistics for Table of Group by expressed

Fisher's Exact Test 
Cell (1,1) Frequency (F) 4855 
Left-sided Pr <= F 1.0000 
Right-sided Pr >= F 4.776E-53 

Table Probability (P) 8.132E-51 
Two-sided Pr <= P 4.776E-53 
Sample Size = 5000

Bạn thấy ở đây rằng giá trị p cho phép thử Chính xác của Fisher rất nhỏ, nhỏ hơn 0,0001.

Điều này cho thấy chính xác những gì bạn đã nêu 38 quan sát được biểu hiện ở cả hai nhiệt độ lớn hơn nhiều so với những gì bạn mong đợi dưới sự độc lập mà như bạn đã nêu sẽ là 1.296.

— Michael R. Chernick
nguồn

Bài kiểm tra chính xác được Michael nhắc đến có lẽ là cách tôi khuyên bạn nên sử dụng để giải quyết vấn đề (ít giả định nhất). Để tham khảo, thử nghiệm thống kê chung tương ứng sẽ là thử nghiệm độc lập . $\chi^2$

— russellpierce
nguồn

Các xét nghiệm chi bình phương cũng không theo tỷ lệ nhưng đòi hỏi lý thuyết tiệm cận. Thử nghiệm của Fisher có thêm một giả định về tỷ suất lợi nhuận cố định mà bình phương chi và các thử nghiệm bảng dự phòng khác không giả định.

— Michael R. Chernick

@Laura Bạn đã có một vấn đề kiểm tra được xác định rõ. Tôi xin lỗi vì đã mất quá nhiều cuộc thảo luận qua lại để tìm thấy nó.

— Michael R. Chernick

Cảm ơn Michael rất nhiều! Bây giờ tôi biết bài kiểm tra tôi phải sử dụng và cách nhập dữ liệu. Chỉ còn hai câu hỏi nhỏ nữa: Có máy tính thử nghiệm chính xác nào của Fischer trực tuyến không? Bởi vì tôi không có SAS và tôi muốn tính thêm giá trị p. Và trong bảng của bạn giá trị p tôi phải xem xét là gì? Có lẽ hai bên xác suất? Cảm ơn một lần nữa !!! :)

— Laura

Laura ... đi với Pr hai mặt. quantitativekills.com/sisa/statistic/fishrhlp.htm (liên kết "đi làm thủ tục"). Máy tính trực tuyến thiếu độ trung thực để cung cấp cho bạn giá trị p thấp.

— russellpierce