错误发现率和q值及其微阵列数据分析的应用

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目的介绍微阵列数据多重假设检验中错误率的控制方法。方法采用错误发现率和q值控制微阵列数据差别表达分析中的错误发现。结果将错误发现率和q值应用到一个白血病微阵列数据差别表达分析中,分别识别出1201个和1494个差别表达基因。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;由于考虑了零假设信息,q值比错误发现率的效率更高。 Objective To introduce the control method of error rate in multiple hypothesis testing of microarray data. Methods The error detection rate and q value were used to control the error detection in differential expression analysis of microarray data. Results The false discovery rate and q value were applied to a differential expression analysis of leukemia microarray data to identify 1201 and 1494 differentially expressed genes, respectively. Conclusion Compared with the traditional total error rate, the false discovery rate is more suitable for the error control of multiple comparisons of high-dimensional data such as micro-arrays. Since the null hypothesis information is considered, the q value is more efficient than the false discovery rate.
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