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图2。

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独特标签计数频率图和非参数经验贝叶斯方法。(A类)库N1(黑色)和N5(红色)中唯一标记计数的频率。X(X)-axis是观察到的标签计数-axis是显示具有特定计数的唯一标记数的频率。(B类)描述库N1中唯一标签分布的饼图:62.6%的唯一标签的标签计数1、12.1%、计数2、5.5%、计数3和19.8%的计数大于3。外部图显示了唯一标记计数的累计分数。尽管62.6%的唯一标签具有计数1,但它们仅占总标签计数的3%。(C类)标签比例散点图。X(X)-axis是通过随机抽样库N1的10%获得的伪库1中标签的比例。Y(Y)-轴是通过随机抽样1%库N1获得的伪库2的平均比例。数据点通过以下方式获得。例如,以1×10的比例查找伪库1中的所有标记−6,然后计算这些标记在伪库2中的平均比例,例如给出1×10−5这给出了(1×10)处的数据点−6, 1 × 10−5). 虚线为=x个黑色符号表示使用最大似然估计值的比例,其中低表达和中等表达的标签(<100/百万)被高估,高表达的标签被低估(>1000/百万)。红色符号表示使用非参数经验贝叶斯方法计算的比例,该方法在低丰度和高丰度标签中具有不同排序深度的两个库之间具有改进的、更具可比性的校正比例。

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