用于重复 microarray 时间序列数据的多元经验 Bayes 统计量

本文我们推导单样本与双样本多元经验 Bayes 统计量（$\mathit{MB}$-统计量），以从纵向重复的 developmental microarray 时间序列实验中按关注程度对基因排序。我们首先使用共轭先验发展针对原假设“期望时间轮廓保持为 0”的单样本多元经验 Bayes 框架。这导出了我们的单样本 $\mathit{MB}$-统计量以及一个单样本 $\widetilde{T}{}^2$-统计量，它是单样本 Hotelling $T^2$-统计量的一个变体。$\mathit{MB}$-统计量与 $\widetilde{T}^2$-统计量均可用于按非零均值证据的强度对基因排序，并融合了时间点间的相关系数结构、 moderation 与重复性。我们还推导了相应于单样本问题（原假设为期望时间轮廓为常数）以及双样本问题（原假设为两个期望时间轮廓相同）的 $\mathit{MB}$-统计量与 $\widetilde{T}^2$-统计量。