褶皱变化(FC)是描述最终和原始值之间的数量变化程度的措施。例如，对于原始值为20的数据集和最终值80，相应的折叠变化为3，或以共同术语，增加三倍。折叠更改仅计算为最终值与初始值之间的原始值之间的变化的比率。因此，如果原始值是x和最终值是y，则折叠变化是（y-x）/ x或等效的y / x - 1.作为另一个例子，从60到30的变化将是折叠的变化 -0.5，而30至60的变化将是1的折叠变化（原件的2倍）。

然而，这种用法可能会引起混淆和歧义。例如，尽管2倍是200%，或2x, 2倍的增长，如上所述，被一些人理解为300%的增长，如“90是30的2倍”。然而，一些词典，包括牛津英语词典和梅里亚姆-韦伯斯特词典，以及柯林斯的数学词典，把“-fold”定义为“次”，如“3-fold”=“4次”。可能因为这个定义，许多研究人员使用“折叠”和“折叠变化”作为“时间”的同义词，如在“2倍大”=“2倍大”。这个领域的一些专家坚持使用fold change，如“40是20的1倍。”因此，有人认为应该避免使用折叠变化，如“X比15大3倍”，因为有些人将这解释为X是45，而其他人将这理解为A是60。

Fold change法在转录组学、蛋白质组学和代谢组学中常用来分析基因表达数据，测量不同条件下的变化。折叠变化分析的明显优势是它对生物学家有意义。在这种情况下使用fold change方法的一个缺点和严重风险是它有偏倚，可能会遗漏差异大(Y-X)但比例小(X/Y)的差异表达基因，导致高强度下的高漏失率。

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