基于BLOSUM62替换矩阵的误发现率控制方法及其在HIV数据中的应用
统计方法学
2023-11-28 v1
摘要
在许多生物学领域中，识别序列数据及类似数据中的显著位点具有根本重要性。Fisher精确检验是一种流行技术，然而由于保守决策，这种方法不适用于稀疏计数数据。由于HIV数据中的计数数据通常非常稀疏，利用额外信息增强统计模型以提高检验功效至关重要。为开发在误发现率控制过程中纳入生物学信息的新方法，我们提出两种模型：一种基于氨基酸独立的经验贝叶斯模型，另一种利用基于BLOSUM62替换矩阵的马尔可夫随机场的氨基酸两两关联。我们将所提方法应用于HIV数据，并结合BLOSUM62矩阵识别显著位点，而基于Fisher检验的传统方法未发现有任何位点。这些新开发的方法有潜力处理疫苗与药物试验以及表型研究中的许多生物学问题。
引用
@article{arxiv.2311.15012,
title = {False Discovery Rate Controlling Procedures with BLOSUM62 substitution matrix and their application to HIV Data},
author = {Kyurhi Kim and Junyong Park and Dohwan Park and Mileiy Giraldo and Muriel Aldunate and John L. Spouge and Gilda Tachedjian},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.15012},
year = {2023}
}