多重假设检验中FDR的控制与估计方法

摘要：

近年来,基因组学、蛋白组学和代谢组学等高通量检测技术得到迅速发展[1-4],由此产生变量数目巨大的数据(如m＞2 000),而样品数目较小(如10≤n≤100),用传统的统计检验方法对生物标志物进行鉴别会产生大量的假阳性结果(如检验水准取α =0.05或α=0.01等),存在阳性发现错误率(false discovery rate,FDR)问题.对于多重检验,若规定检验水准为α,则对于m次检验,至少犯一次假阳性错误的概率为αm=1-(1-α)m,当m增加时,αm趋于1.多重检验阳性发现错误率(FDR)的控制及估计方法对分析高维数据具有重要的意义,譬如研究中选择了50个潜在的生物标志物,如果能够估计出其中有多少具有研究价值的标志物其意义不言而喻.

机标关键词：多重假设检验、控制、生物标志物、假阳性结果、检验水准、错误率、高维数据、检验方法、检测技术、基因组学、估计方法、蛋白组学、代谢组学、高通量、样品、选择、统计、鉴别、价值、概率

所属期刊栏目：29

分类号：O21;R71

资助基金：国家自然科学基金资助30872185

在线出版日期：2012-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：305-308