1、例如，对于某一个基因的差异表达，有两个case-control实验A和B分别做了研究。实验A中，case和control的人数分别为10和11个，表达量的均值分别20和30，标准差分别为2和3，fold change（FC）值为3.4，P值为0.02；实验B中，case和control的人数分别为20和21个，表达量的均值分别25和35，标准差分别为2.5和3.5，fold change（FC）值为2.3，P值为0.01。
2、用linear combination of effect sizes的方法计算meta后的fold change（FC）值下面这个公式用于计算meta后的FC值（f meta）。其中，fi表示第i个实验的FC值。wi为赋予第i个实验的权重。var（fi）表示第i个实验的方差（后文详解）。权重等于方差的倒数。对于上面这个例子，f meta = (3.4×w1+2.3×w2)/(w1+w2)。
4、计算合并标准差S如下式，S1和S2分别为第i个实验中某个基因在case和control中表达量的标准差。其它符号和之前定义相同。对于上面这个例子，A实验的合并方差S(f1)^2=((10-1)×2^2+(11-1)×3^2)/(10+11-2)=6.631579 ; B实验的合并方差S(f2)^2=((20-1)×2.5^2+(21-1)×3.5^2)/(10+11-2)=19.14474。
7、利用卡方分布得到meta后的P值对于上面这个例子，卡方值为17.03439，自由度为两倍的实验数（2×2=4），由此可以的到meta后的P值为0.001903。这部可以用excel中 =CHIDIST(17.03439,4) 算出。
