多重假设×多基因的贝叶斯检验：一项关于睡眠呼吸暂停的研究

近年来，大量统计研究致力于分析大规模微阵列实验，这些实验提供了特定条件下数千个基因同时表达的度量。一个典型目标是比较两种条件（例如患病与未患病）之间的基因表达，以检测显示差异表达的基因。经典假设检验程序已被应用于此问题，而近期工作则采用了允许跨基因信息共享的复杂模型。然而，许多近期的基因表达研究采用了包含多种条件的实验设计，这需要更为复杂的假设检验方法。在本文中，我们使用分层贝叶斯模型来处理每个基因必须同时检验多个假设的情况。除了每个基因内存在多个假设外，我们的分析还涉及更典型的多重比较问题，即同时检验多个基因。我们通过一项关于人类阻塞性睡眠呼吸暂停相关基因的研究来展示我们的方法。