差异基因鉴定中，FC用多少合适？

在差异基因鉴定中，选择合适的FC（fold change）阈值是很重要的。一般来说，FC的选择应该结合实验目的、样本特点和数据分析方法等综合考虑。

对于RNA-seq数据，常见的FC阈值是2和1.5。FC大于2表示基因在两个条件之间的表达差异很大，这通常被认为是一个合理的标准。但是，在一些情况下，FC大于2可能会过于严格，导致忽略了一些重要的差异基因。因此，有时候FC阈值也可以设置为1.5，这可以在一定程度上增加差异基因的检测率。

此外，样本的数量和组成也会影响FC的选择。如果样本数量较少，FC应该相对较大，以尽可能减少假阳性结果的产生。如果样本组成差异较大，需要根据具体情况来选择合适的FC阈值。

总的来说，选择合适的FC阈值应该根据具体情况而定，需要综合考虑多种因素。

相关问题

差异基因里|log2FC| >=？

差异基因分析中，|log2FC| >= 1通常被用作筛选差异表达基因的阈值。这意味着只有在基因的log2FoldChange（对数折叠变化）的绝对值大于等于1时，才被认为是差异表达的基因。

例如，对于基因ENSG00000152583和ENSG00000116584，根据提供的引用内容，ENSG00000152583的log2FoldChange是正值，表示在处理后基因的表达上调；而ENSG00000116584的log2FoldChange是负值，表示在处理后基因的表达下调。因此，这两个基因都可以被认为是差异表达的基因。

python如何进行差异基因的筛选

差异基因分析通常是指在两个或多个不同的样本中比较基因表达的差异，以识别出一组与样本处理有关的差异表达的基因。下面是一个简单的基于python的差异基因筛选方法：

1. 数据准备

将RNA-Seq数据导入python中，使用一些流行的包如pandas、numpy、scipy等来处理和分析数据。

2. 数据预处理

根据实验设计和数据质量，使用一些方法如去除低表达基因、去除批次效应、标准化等来进行数据预处理。

3. 差异基因分析

使用一些差异基因分析工具如DESeq2、edgeR、limma等来对数据进行差异分析。这些工具可以使用SageMaker、Bioconductor、scikit-learn等库来实现。

4. 筛选差异基因

根据分析结果，筛选出差异表达的基因。一些常用的标准如调整后的p值（FDR）、折叠变化（FC）等可以用来筛选差异基因。

总之，python是一个功能强大的分析工具，提供了广泛的生物信息学和统计分析库，可以用于进行RNA-Seq数据的处理和分析，其中包括差异基因分析。