如何使用excel计算统计结果的FDR值

在OS平台的在线课堂“谈谈RNA-seq和GWAS中的p value 和 Q value”课程中，我们提到过：在一般情况下，可以认为 FDR = Q value = adjusted p value。在所有从p value 估算 Q value的公式中，Benjaminiand Hochberg 的方法（简称BH法）是使用最广泛的。

从p value 估算Q value，使用 R语言的 p.adjusted 命令就可以轻松完成。如果对于R语言不熟悉的老师，其实也可以使用excel软件完成。

今天，就给大家介绍使用excel 计算 Q value的方法。

首先，大家要了解一下 BH的计算公式：

BH法的计算公式是：
Q value = p *(m/k)
其中，m是检验的次数，k是这次检验的p value在所有检验中的排名。

例如，我们对10000个基因进行表达差异分析。那么每个基因都会得到一个p value。现在，我要估算每个基因对应的Q value，就可以用以上公式计算。由于检验次数是10000次，理论上m=10000。然后将所有基因的p value从小到到大排序，确定每个基因对应的k值。

如果一个基因对应的p value在10000个基因中排名第一，那么这个基因对应的k=1。如果一个基因对应的p value在 10000个基因中排名第100，那么这个基因对应的k=100。

下面，就给大家演示使用excel 计算Q value。

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打开一个表达差异分析结果的excel文件

这个文件一共有10000个基因的检验结果，1个基因1行，第I列是每个基因对应的P值。

2
过滤检验失败的基因

由于某些原因，例如一个基因没有表达或表达量过低，无法进行显著检验。那么这个基因就不该被计入有效的检验。我们需要先将这样的基因排除。在我们的数据中，无法检验的位点被标注为NA。

在excel 中，点选“排序和筛选”→ “筛选”。然后选择“pvalue”这列。然后我们可以将结果是NA的行挑选出来，并将他们剔除。记住：是删除，因为在后续分析中它们没有什么用了。如果保留会影响我们后续的排序。

删除后还剩下 7276个基因。那么m值=7276。

3
对p值排序，确定每个基因的k值

a. 点击 Pvalue这列，点击“全选”，并选择“升序”，那么基因将以p值从小到大排序；

b. 新建列，填写每个基因的k值。

在Pvalue之后的一列（J列），填写表头名称“K”，并在下面一行填写1；（因为这个基因p值最小，k=1）

将鼠标移动到表格（红框中的表格）的右下角，鼠标指针会变为“+”。按住键盘“ctrl”键，并按下鼠标左键不放（注意，别松开），然后沿着这一列往下拉拽。这步骤的目的是给这一列所有行填上k值。Excel会按照递增的原则给后续的行赋予k值。（这就是excel自动递增填数字的方法）

拉拽会花费一些时间。一口气拉到表格的最后一行，才可以松开鼠标左键。但最后的效果如下。每个基因按照显著性排名，会被赋予一个k值。

4
计算Q值

在“K”值后一列，在表头填写：“Qvalue”，然后这一列的第一个基因（k=1）这一行，填写Qvalue的计算公式，如下图红框中的内容。计算公式是：=I2*7276/J2。

其中：I2代表I列第二行，就是这个基因的p value，7276是m值，就是完成有效检验的基因数（检验次数）；J2代表J列第二行，就是这个基因的K值。

计算出来这个基因的Q value是 3.89E-02。

然后，我们需要将利用这个公式将每个基因的Qvalue计算出来。很简单，你只需要将这个公式填写 7276遍。预计1个通宵可以填完（不是吧……）。

当然，just a joke（我就知道没那么坑~）.还有一种1秒钟搞定的方法。Excel也有模仿上一行的公式，自动填写后续行的功能。

将鼠标移动到第一个基因的Qvalue值对应的方框（红框内）的右下角，指针再次变为“+”。

然后按住键盘Ctrl键，鼠标左键双击这个表框的右下角，excel按照这个方框的计算公式，自动将这一列后续所有的行填满。效果如下：

5
挑选显著的基因

然后筛选差异基因。我按照Q value< 0.1为阈值筛选（Q value阈值的选取，在我们的在线课堂介绍过）。在这份数据中，差异基因的数量就是171个。

好了，今天使用excel计算Q value的教程就介绍到这里，其实我们介绍了两点内容：

BH公式的逻辑；
Excel的使用。

这个方法简单方便，可以用在任何需要多重检验校正的地方。例如：基因表达差异分析、功能富集分析、检测多个酶活指标等等。

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