P值、Q值和P值调整（P-adjust）是统计学中用于量化统计显著性和进行假设测试校正的三个相关但不同的概念。了解它们之间的区别对于正确解释统计分析结果非常重要。
P值 (P-value)
定义：P值是在零假设（即没有效应或差异的假设）为真的情况下，观察到当前或更极端结果的概率。它是用来衡量数据与某个特定统计模型预期不符的程度。
用途：P值常用于假设测试中，帮助研究者决定是否有足够的证据拒绝零假设。
解释：较小的P值（通常小于0.05）被认为是反对零假设的证据，表明观察结果有统计学上的显著性。
Q值 (Q-value)
定义：Q值是对P值进行多重比较校正后的假发现率（FDR）的度量，它代表了被错误地标记为显著的比例的预期值。
用途：Q值用于控制在多重假设测试中假阳性的比率，特别适用于高通量数据分析（如基因组学研究）。
解释：较小的Q值表明一个发现被错误地标记为显著的风险较低，因此可以视为对显著性发现的一种校正和保障。
P值调整 (P-adjust)
定义：P值调整是一种统计校正过程，旨在控制在多重比较情境下错误地发现显著性的风险。通过应用特定的校正方法（如Bonferroni、Holm、Benjamini-Hochberg等），调整原始P值。
用途：P值调整用于解决多重比较问题，减少因多次进行假设测试而导致的假阳性发现。
解释：调整后的P值提供了在考虑多重比较的情况下保持特定错误率水平的显著性度量。
代码处理p值转换：
# 读取数据，同时指定分隔符为制表符
data<- read.table("data.out", header = F, sep ="\t")
# 为数据的列指定标题,按照自己的数据特征来，我这里的数据最后一列是p值
colnames(data) <- c("chr","start","end","name","pval")
# 计算FDR调整后的P值
data$adjusted_P_value<- p.adjust(data$pval, method ="BH")
# 提取调整后P值小于0.05的行significant_data <- data[data$adjusted_P_value<0.05, ]
# 查看前几行的结果，确保一切按预期进行
head(significant_data)
# 将P小于0.05的结果写回到一个新文件
write.table(significant_data,"adjusted_P_values.out", sep ="\t", row.names = FALSE,quote = FALSE)
在统计学中，处理多重比较问题时使用的P值校正方法主要有Bonferroni、Holm-Bonferroni、和Benjamini-Hochberg等（使用Benjamini-Hochberg (BH) 方法校正得到的P值通常可以被视为q-value）。这些方法各有特点，适用于不同的研究情境。
进行p-adjust的不同方法，替换method 里的内容就行，如下所示：
# 使用Bonferroni方法校正P值
p_adjusted_bonferroni <- p.adjust(p_values, method ="bonferroni")print(p_adjusted_bonferroni)
# 使用Holm方法校正P值
p_adjusted_holm <- p.adjust(p_values, method ="holm")print(p_adjusted_holm)
# 使用Benjamini-Hochberg方法校正P值
p_adjusted_bh <- p.adjust(p_values, method ="BH")print(p_adjusted_bh)
参考：https://blog.csdn.net/nixiang_888/article/details/121139551
