蛋白質組學數據的缺失值填充
缺失值填充在數據分析領域的預處理過程繞不過去的一個坎，蛋白質組學也不例外，簡單記錄下，可能有些地方有其特殊之處。 分析缺失值來源：完全隨機缺失（MCAR，如質譜儀抖動，對數據影響無偏好性，均一分布），隨機缺失（MAR，依賴於其他觀測變量，如時間梯度越長采集越可能出現缺失值），非隨機缺失 ...
原文：蛋白質組學數據的歸一化/標准化處理
目錄 .前言 .主要方法及代碼實現 .標准化方法評估 .MaxQuant中的Intensity，LFQ和iBAQ .資源列表 .前言 目的： 調整由於技術，如處理 上樣 預分 儀器等造成的樣本間誤差。這實際上是一種數據縮放的方法。一般在一個表達矩陣中，會涉及到多個樣本，其表達量差異比較大，不能直接進行比較。比如某個樣本表達量很大，在總體中就會占據絕對領導地位，這樣就會掩蓋掉表達量小的樣本的作用， ...
2020-07-17 23:41 0 6021 推薦指數：
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