数据库对比两个表数据量的差异（零代码搞定差异表达）

表达差异图

小伙伴们，大家好，欢迎来到小洋专栏！不知道上期的GO|KEGG圈图大家学的怎么样啦？这一期，小洋将向大家介绍如何利用仙桃学术工具来进行表达差异图的绘制。

基本概念

表达差异图（非配对）：用来绘制分子在疾病组和对照组的表达差异情况。

表达差异配对图：将有配对关系的样本进行可视化的一种方式。配对样本能有效控制其他混在因素。配对有这几种类型：

① 前后配对；

② 同一受试对象，两个不同部位配对；

③ 条件配对：根据某一个特征相同，比如年龄、性别相同的患者配成 1 对；

④ 同一份样本两种检测方法配对。

统计方法：

• T test, 亦称 student t 检验（Student's t test），主要用于两组之间的比较，两组需要满足正态性和方差齐性的要求。

• 配对样本 T 检验：用于检验配对类型的参数检验方法。适用条件：连续变量、配对关系、差值服从或者近似服从正态性。

• Weltch`t test, 又称不等方差检验，即当两组仅满足正态而不满足方差齐性的要求时，可以选择用该方法进行两组的比较。

• Wilcoxon rank sum test,也叫 Mann-Whitney U test（曼-惠特尼 U 检验），或者 Wilcoxon-Mann-Whitney test。秩和检验是一个非参的假设检验方法，一般用于两组不满足正态性的情况。

• Wilcoxon signed rank test：符号秩和检验，用于检验配对类型的非参数检验方法，适用于不满足配对样本 T 检验的研究，即不满足正态性！

应用场景

非配对样本是表达差异图的云端版本，基于云端数据。选择云端同时输入 1 个或者多个分子，即可完成非配对样本的分组比较，可视化类型涵盖常见的 点图、箱式图、柱状图、小提琴图等。

配对图可以分析和可视化配对类型的数据，可同时展示同一个配对组多个分子的表达情况！

主要结果

非配对图

柱状图：常见分组比较图之一，柱状图高度一般代表每组的均值情况，同时附带有误差线，表征组内变异的程度。（左侧为二维分组比较，右侧为一维分组比较）。

箱式图：常见分组比较图之一，箱子中间的横向代表中位数，箱子的上下边代表上四分位（75 百分位数）和下四分位（25 百分位数）。

一般而言，箱子的上方和下方的线，如果分组内不存在离群值(Q1-1.5*IQR or Q3 1.5*IQR, 下四分位-1.5 倍四分位距)，那么线的最远位置就为最小值或者最大值。

箱子的上方或者下方的点代表离群值的点。（左侧为二维分组比较，右侧为一维分组比较）

点图：将分组内所有的值用点的位置来进行表示，同时还会另外加上误差线以表征组内的变异情况。点图能够直接看到分组内各样本的分组情况。（左侧为二维分组比较，右侧为一维分组比较）。

小提琴图：形状类似小提琴，同一水平线上分布的样本越多，则越宽，否则就越窄。小提琴图能有效展示分组内的样本情况的分布。（左侧为二维分组比较，右侧为一维分组比较）。

配对图

• 左侧为配对样本 1 个指标的情况，右侧为配对样本多个指标的情况
• 每个连线代表一个配对样本
• 一般线的趋势方向越一致，并且越倾斜，两组的差异越明显。如果线的趋势不明显，此时可以通过添加箱式图添加整体的中位数情况，可能会更加直观地显示出两组的差异情况，具体的情况需要查看统计描述以及统计检验的结果。
• 最多1个图 10 个分子，更多的分子建议分成两个图！

以上就是有关表达差异图的背景介绍，如果想要进一步掌握表达差异的相关内容，还可以登录解螺旋官方网站进行深入的学习和探索！

实战演练

下面让我们来看一篇2021年6月发表在“Frontiers in Genetics”（IF= 4.06）杂志上的一篇文章。题名为“Upregulation of LIMK1 Is Correlated With Poor Prognosis and Immune Infiltrates in Lung Adenocarcinoma”。

期刊简介

使用工具

仙桃学术（https://www.xiantao.love）

图形复现

非配对图

复现过程

进入仙桃学术，点击【生信工具】

【高级版】 → 【立即使用】

【表达差异（挑）】 → 【差异表达（云非配对样本）】 →【组合图】→ 输入分子LIMK1

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配对图

复现过程

【表达差异（挑）】 → 【差异表达（云配对样本）】 →输入分子LIMK1

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好啦，本期有关表达差异图的相关内容就介绍到这里，希望对大家的科研工作有所帮助。我是小洋，我们下期再见~

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