我自己在处理这样的问题时 在statistical analysis後 会得到one set of differentially expressed probes 这时候如果要处理multi-probes for one gene的问题时 我会先把这些probes collapse为genes 接着回去看在array上这个gene有几个probe 如果3个probes for one genes，只有1个probe为significant altered 我第一步会先看另外2个probes的abundance如何？ 以affy为例 若用RMA or GC-RMA probe value我会希望至少有7 (相对高於background) 如果MAS5的话 就是2^7 但我都用GC-RMA居多 往往不significant常会是2个group中 这个probe的median都很low abundance 如果是这様这个gene我们还是可以当他是sigificant的 但如果在high abundance的情况下 同一个gene 不同probe 会有不同表现那就要抓出来看一下 我比较龟毛一点啦 我这种情形我宁可相信自己在生物上的判断 而不想去靠统计 仔细去看这些probe的abundance也有助於未来你的validation (e.g. qRT-PCR) ※ 引述《gsuper (统计的巴比伦塔)》之铭言： : two-way ANOVA table : ----------------------------------------------------- : 控制组 控制组 控制组 实验组 实验组 实验组 : row1 15 15 15 400 400 400 : row2 50 50 50 300 300 300 : row3 10 10 10 200 200 200 : ----------------------------------------------------- : 在 交互作用不显着 时 : 能否进行以下的降维动作? : 三条 rows 取平均 , 变成 rowPOOL : ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ : 控制组 控制组 控制组 实验组 实验组 实验组 : rowPOOL 25 25 25 300 300 300 : ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ : 或是只有交互作用不显着的条件仍然不够 : 需要其它条件 : 还是跟本不能这样做? : 诚心请教 -- ★ミ ζ ○_. /(╯ 【 http://www.wretch.cc/blog/hajimela 】|> --

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