news 2026/5/12 8:19:59

不要让你的实验影响结果?

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张小明

前端开发工程师

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不要让你的实验影响结果?

其实这类问题在我们的交流群里屡见不鲜,很多人的问题其实提问前就有了心仪答案,只是想得到别人的肯定,心安理得的说服自己而已。至于差异分析的显著性筛选问题,自然是尽量看adjustment P Value,并且越小越好;|logFC|自然是越大越好。基因组级别的数据做差异分析,近两万个观测值(基因)。选择置信度为0.95的话,即使所有基因都没有差异,单次检验也有5%的概率误判为“有差异”。那会由于偶然性而得到约20,000*0.05=1,000个假阳性基因(仅P Value来判断的话)。按照单细胞的稀疏程度,显然你的差异基因大概率都没有1000个。人们都会忽略事实选择于自己倾向于的结果,可能这就是经典的“不要让你的实验,影响结果”,只不过大家需要想清楚,你今天的选择相信,可能未来计划实验时,会成倍的为当下的选择买单。

还是那句话,你的很多疑问与困惑,大概率我们都给你踩过雷,你是选择相信,还是选择努力?

突然想起学单细胞走过的弯路

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