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比较研究
.2003年2月12日;19(3):368-75.
doi:10.1093/bioinformatics/btf877。

使用错误发现率控制程序识别差异表达基因

附属公司
比较研究

使用错误发现率控制程序识别差异表达基因

阿纳特·雷纳等。 生物信息学. .

摘要

动机:DNA微阵列最近被用于同时监测数千个基因的表达水平,并识别那些差异表达的基因。当被测基因数量增加时,错误识别(I型错误)的概率会急剧增加。基因表达水平测量误差中的基因共调节和依赖性导致的测试统计数据之间的相关性使问题进一步复杂化。本文通过采用错误发现率(FDR)控制方法来解决这个非常大的多重性问题。为了解决相关性问题,我们提出了三种基于重采样的FDR控制程序,它们解释了测试统计分布,并将其性能与Benjamini和Hochberg(1995)中的线性升压程序的天真应用进行了比较。使用模拟微阵列数据对这些程序进行研究,并对其性能与其易于实现性进行检查。

结果:比较仿真分析表明,所有四种FDR控制程序都将FDR控制在所需水平,并比家族错误率控制程序保留更多的功率。在功率方面,使用每个测试统计的边际分布重采样大大提高了性能。通过对测试统计数据的联合分布进行重新采样并估计FDR控制水平的基于重采样的程序,以更复杂的算法为代价,实现了最高的功率。

可利用性:使用FDR控制程序调整p值的R程序可在网上免费获得,网址为www.math.tau.ac.il/~ybenja。

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