蛋白质组学数据的缺失值填充
缺失值填充在数据分析领域的预处理过程绕不过去的一个坎，蛋白质组学也不例外，简单记录下，可能有些地方有其特殊之处。 分析缺失值来源：完全随机缺失（MCAR，如质谱仪抖动，对数据影响无偏好性，均一分布），随机缺失（MAR，依赖于其他观测变量，如时间梯度越长采集越可能出现缺失值），非随机缺失 ...
原文：蛋白质组学数据的归一化/标准化处理
目录 .前言 .主要方法及代码实现 .标准化方法评估 .MaxQuant中的Intensity，LFQ和iBAQ .资源列表 .前言 目的： 调整由于技术，如处理 上样 预分 仪器等造成的样本间误差。这实际上是一种数据缩放的方法。一般在一个表达矩阵中，会涉及到多个样本，其表达量差异比较大，不能直接进行比较。比如某个样本表达量很大，在总体中就会占据绝对领导地位，这样就会掩盖掉表达量小的样本的作用， ...
2020-07-17 23:41 0 6021 推荐指数：
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