d********p
发帖数: 31 | 1 有一组遗传学数据， x-axis 是染色体位置， y-axis 是相应的数值， 理论上y值是恒
定的（＝0）， 除非某染色体位置有某种遗传学功能，这时会有峰值出现。我要找的就
是这些峰。现在我的数据在图上显示一些local trends。我想去除这些trends，使得总
体上均值是straight line。我的问题是：
1. 是用loess还是local mean 做 normalization， 用什么R package？
2. 如何计算每个峰显著性的p-value？t-test, resampling
多谢回复。 |
e*****t
发帖数: 642 | 2 你是在说QTL吗？
normalization是在比较不同background的数据时用的。你为什么要normalization，没
看明白。那些local trends也许可以看作noise。
至于用什么test pvalue，取决你的y是什么，比如是case control，可以用chi-square
test，如果是什么continous variable，可以用likelihood ratio test。 |
d********p
发帖数: 31 | 3 Not QTL. 只是一个个体。 也许应该说是smoothing. 目的就是去掉这些noise. 然后
找peaks。我想有没有R packages 可以直接拿来用。谢谢。
square
【在 e*****t 的大作中提到】
: 你是在说QTL吗？
: normalization是在比较不同background的数据时用的。你为什么要normalization，没
: 看明白。那些local trends也许可以看作noise。
: 至于用什么test pvalue，取决你的y是什么，比如是case control，可以用chi-square
: test，如果是什么continous variable，可以用likelihood ratio test。
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l*u
发帖数: 114 | |
d********p
发帖数: 31 | 5 sort of. 但要考虑 local trend。譬如凹谷中的峰应当算是outlier， 若果直接算z-
score可能会丢掉。
发现有R package 'outliers'， 但是它不给p-values。
【在 l*u 的大作中提到】
: 就是找outlier, 直接算z-score?
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