自问自答好了 算是对板上的贡献 有错请鞭 ------------------------- Q1. So的计算 (就是那个 shrinkage 的 constant) paper上说是用 "window slide" 的方式 让 d(i) 的变异系数最小化 我是看到有个说法是 "variance of 90th percentage" 不知道对不对? ----------------------------------------------------- A1 : 约 85~95th percentage 的 probeset 之变异数 R 的 package "siggenes" 有时候是定 0 然後把变异数太低的 probeset删除 (in my case , 3千 / 5万) -------------------------------------------------------- 2. permutation 假设是 control 3片 , 实验组 3片 究竟是下列何者? A. 整个资料矩阵随机取6个数字 (可重覆取用) B. 整个资料矩阵随机取6个数字 (不可重覆) C. 在特定的基因向量 i , 随机取6个数字 (可重覆取用) #每个向量i内都有6个 D. 在特定的基因向量 i , 随机取6个数字 (不可重覆) 数字 ------------------------------------------------------ A2 : 假设实验控制各4组 sample column 共 8 条 以 columns 为单位做 permutation 理想次数 , C8取4 , 定为 A 次 此处虽然已满足做 permutation 检定的基础 但无法估计 est-FDR 所以 1. permutation 矩阵 , 每条 db(i) column 都 Rank 2. d(i) 本身 Rank 以上两件事合称为 ordered statistic 之後就是 d(i) - de(i) = delta 在满足以上条件後 A 可下修为 B B 我认为大约要取 0.75*A 原始 paper 用较精细的 balance permutation, 取36次 , 约为70的一半 所以正常的 permutation , 我认为取 0.75A 是比较可行 然而若电脑够好 , 取 B = 10000次 无妨 ------------------------------------------------------------------- 3. 还有 B (permutation次数) SAM 的 paper 在 4片 V.S. 4片 的实验 取 36 次 我猜是 C4取2 * C4取2 所以 6片 V.S. 6片 应该是 C6取3 * C6取3 吗? -- --

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