差異表達蛋白質統計分析：怎麼知道最顯著的是哪個的?

在差異表達蛋白質統計分析中，通常會使用一些統計方法來對不同樣品之間的蛋白質表達水平進行比較，並確定顯著差異的蛋白質。其中，常用的統計方法包括t檢驗、方差分析（ANOVA）、Wilcoxon等。這些方法都可以計算出每個蛋白質的顯著性水平（P值），P值越小，表示差異越顯著。

 

一般來說，我們會把 P 值小於某一預先設定的顯著性水平（如0.05）的蛋白質定義為顯著差異蛋白質。但是，如果有多個蛋白質的P值都小於設定的顯著性水平，那麼如何判斷哪個顯著差異蛋白質最顯著呢？

 

除了P值之外，還有一些統計量可以用來衡量差異表達的程度，例如fold change（摺疊變化）和q值。摺疊變化是指在兩個組之間比較的蛋白質表達水平的差異，通常使用對數形式的fold change（如log2FC）來表示。q值是一個校正後的P值，它考慮了多重檢驗校正的問題。

 

因此，在選擇最顯著的差異表達蛋白質時，需要同時考慮P值、fold change和q值等多個指標。通常，最顯著的差異表達蛋白質應該具有較小的P值和較大的fold change，並且q值也應該比較小。此外，還應該對差異表達蛋白質的生物學功能和通路進行進一步分析，以確定它們在疾病或生物學過程中的作用和重要性。

 

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