微阵列数据分析和错误发现率

发布时间：2017-07-06 11:16

  本文关键词：微阵列数据分析和错误发现率

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【摘要】：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。
【作者单位】： 徐州医学院公共卫生学院流行病学与卫生统计学教研室;南京医科大学公共卫生学院流行病学与卫生统计学教研室;
【关键词】： 微阵列数据 多重假设检验 错误发现率 控制和估计 前列腺癌
【基金】：江苏省教育厅高校哲学社会科学研究基金资助项目2010SJB790037 徐州医学院公共卫生学院科研课题资助项目201107,201115
【分类号】：R737.25
【正文快照】： 现代生物和医学技术的发展使得人们能够收集到大量的数据,微阵列技术是其中的著名代表,为人们提供了一种从没有过的医学实践方式。微阵列技术用含有成千上万种的DNA或者蛋白质序列的微小玻璃芯片取代传统生物医学中的凝胶、滤器和纯化柱,使得科学家们能够在基因组规模上对基

【参考文献】

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本文编号：525977