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目的：介绍微阵列数据的差异表达分析和基于错误发现率的多重假设检验。方法：通过t检验对一个关于前列腺癌的微阵列数据进行基因差异表达分析,采用BH程序进行错误发现率的控制和经验估计。结果：当错误发现率为0.05时通过BH程序得到21个差异表达基因;当以｜t｜≥3作为拒绝域时,得到105个基因,对应的错误发现率估计值为0.20。结论：相对传统的总体错误率,错误发现率更加适合于微阵列这种高维数据多重比较的错误控制;而且能同时控制或估计错误发现率。