人工智能-数据分析-多重检验技术及其在微阵列数据分析中的应用.pdf

《多重检验技术及其在微阵列数据分析中的应用》这篇文献主要关注了在人工智能和数据分析领域中，如何有效地处理和分析大规模数据集，特别是在生物信息学和基因组学中的微阵列数据分析。多重检验技术是统计学中处理多个独立或相关假设检验的关键方法，尤其在面对大量基因表达数据时，它有助于识别显著的差异表达基因。 文章首先阐述了多重检验的基本理论，强调控制第一类错误概率的重要性。第一类错误是指在原假设为真时拒绝原假设，可能导致假阳性结果。传统的控制方法是家族错误率（FWER），但这种方法通常过于保守，可能导致检测能力受限。Benjamini & Hochberg于1995年提出的false discovery rate（FDR）控制方法，则更为灵活，能有效缓解FWER的严格性，更适用于发现样本间显著差异的情况。 接着，文献对比了四种FDR控制算法，包括Bonferroni算法作为基准，通过模拟数据评估各算法的性能。模拟结果显示，基于q值的方法能够在保持良好FDR控制的同时，保持最高的检测功效。这表明q值方法在处理大规模数据时，既能降低假阳性率，又能提高真正差异基因的检出率。 此外，文章还探讨了正确原假设比例（m0）的估计，这是多重检验中另一重要任务。通过对不同估计方法的模拟实验，文献提出了对Jiang & Doerge的均值法的改进，采用三次样条法代替bootstrap法进行区间划分，提高了m0估计的准确性。实验证明，这种改进方法与李伟的样条平滑估计方法功效相当，能更精确地估计m0，从而更好地指导基因筛选过程。 在实际应用部分，文章使用了Hendenfalk的乳腺癌数据和Pan等人关于B细胞的数据，对比了多种估计方法在微阵列数据的基因筛选效果。结果表明，改进的均值估计法与其他算法相比，能在找到更多差异基因或在相同数量的差异基因中，减少总的基因筛选数目。这进一步验证了改进方法在估计m0和微阵列数据分析中的有效性。 关键词：多重检验、FDR、p值调整、正确原假设比例、微阵列 这篇文献详细介绍了多重检验技术的核心概念，强调了FDR控制在数据分析中的重要性，并展示了在微阵列数据分析中如何利用这些技术更高效地识别差异基因。对于从事生物信息学、基因组学和相关领域的研究人员来说，这些方法和技术提供了强大的工具，帮助他们在海量数据中发现关键信息。