芯片散点图

开发者:caizhiqiang  |  更新于1 月,1 周前  |  浏览量 219

芯片数据分组比较后的差异基因数据经过quantile normalization方法归一化后绘制散点图(scatter plot),常用于评估两组数据总体分布集中趋势,图中的点代表芯片上的探针点。

参数信息
  1. 差异基因未筛选文件
  2. 差异基因筛选文件
  3. 差异倍数阈值

查看更多非必选参数

  1. 第一列探针名称,第二列基因名称
相关数据
  • 使用说明
  • 结果说明
  • 版本说明
  • 1. 所有基因或者探针的表达量检测结果

        含有3列信息,第一列对应探针名称或者基因名称,若包含重复,请去重。第二列表示实验组的表达量,第三列表示对照组的表达量。

    nodeg.jpg

    2. 差异筛选结果

        含有4列信息,内容同1.1所有数据一致,额外多出一列 Regulation 表示基因或者探针的上下调情况。


    deg.jpg

        注:用于分析的数据需要进行过log2转换后的数据,芯片的分析数据一般已经进行过log2转换,若数据是测序的数据,需要将数据转换为log2(fpkm+1)后的数据才可进行展示。



  • 1.散点图

        Y轴表示实验组的表达量,X轴表示对照组的表达量,图上的每一个点表示本次结果中的基因或者探针,其中红色的点表示上调,蓝色的点表示下调,灰色的点表示没有满足差异筛选条件。上下调的倍数设置取决于分析时设置的倍数阈值。


    scatter.png

        注: 结果中可以看到在上下调两倍的阈值以上,还存在着较多灰色的点,这些点满足差异倍数大于指定阈值,但是在其他差异筛选条件可能满足不了,比如差异倍数较大,但是p值也很大,这种点一般也认为是不可信的,所以标注为灰色的点。


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    更新日期
    更新内容
    v1.02020.09.01更新说明