非常通俗、生活化的语言重新解释一下 normalize.quantiles() 到底干了什么?

概要

解释R中normalize.quantiles()的使用

主题内容

library(preprocessCore)

c <- matrix(c(5,2,3,
              4,1,6,
              3,4,6), nrow=3)
colnames(c) <- c("A", "B", "C")
rownames(c) <- c("gene1", "gene2", "gene3")

具体解释

当然可以！我们来用非常通俗、生活化的语言重新解释一下 normalize.quantiles() 到底干了什么，你一定能理解！

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🎯 场景类比：学生成绩

假设我们有 3 个老师（A、B、C），分别给同一批 3 个学生打分，但每个老师评分标准不同：

	老师A	老师B	老师C
学生1	5	4	3
学生2	2	1	4
学生3	3	6	6

可以看到：

• 老师B可能打分都很低（1~6）；
• 老师C可能喜欢打高分；
• 老师A中规中矩；

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❗问题：

现在我们想分析学生表现，但每个老师的打分标准不一样，直接比较会不公平。

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✅ 目标：

让每个老师的打分分布“看起来一样”，以便公平对比每个学生的相对位置（排名）是否一致。

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✨解决办法：normalize.quantiles()

🪄 它做了三件事：

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✅ 第1步：对每列（老师）打分排序（不改变顺序，只记录名次）

排名	老师A	老师B	老师C
第1名（最低分）	2	1	3
第2名	3	4	4
第3名（最高分）	5	6	6

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✅ 第2步：对每个“名次”取所有老师平均分

排名	平均分数
第1名	(2+1+3)/3 = 2
第2名	(3+4+4)/3 = 3.67
第3名	(5+6+6)/3 = 5.67

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✅ 第3步：把平均值替换回原表格，但保留原来每个老师对每个学生的排名

谁是第1名就给他2分，谁是第2名就给他3.67，谁是第3名就给他5.67

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✅ 最终结果（位置和原始名次一样，但分布一致）

	老师A	老师B	老师C
学生1	5.67	3.67	2.00
学生2	2.00	2.00	3.67
学生3	3.67	5.67	5.67

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✅ 数据分布比较

✅ 左边图：标准化前（原始数据）

• 三列（样本 A、B、C）分布明显不同；
• A 比较中等，B 分布更分散，C 偏高。

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✅ 右边图：标准化后（分位数标准化）

• 所有列的分布几乎完全一致；
• 每一列的“数据分布形状”统一了；
• 可以更公平地做后续分析，比如比较每个基因在不同样本间的相对表达。

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这正是 normalize.quantiles() 的作用核心：

📊 将多个样本的数值分布调整为一致的“排名形状”，以便公平比较。

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如果你愿意，我可以直接画图对比标准化前后的分布差异，让你一眼看懂要不要？🎨

小结

normalize.quantiles() 的核心思想是：

“你保留原来的名次，但我统一你们打分的尺度”——这样就可以公平比较啦！

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针对同一个基因不同处理方式，可以使用这种方式表示在不同处理方式的排名，从而比较不同的处理后的该基因的表达值。