基因组学中的多假设检验

本分析报告深入探讨了在基因组学RNA-seq差异表达（differential expression, DE）分析中进行多假设检验的技术，主要关注控制错误发现率（False Discovery Rate, FDR）的技术方法。虽然RNA-seq已成为转录组研究的基石，但准确检测表达变化仍具有挑战性，由于数据高度维度化。本报告详述了Benjamini-Hochberg（BH）程序、Benjamini-Yekutieli（BY）方法和Storey方法，强调它们在解决多重检验问题和提高大规模基因组学研究结果可靠性方面的重要性。我们提供了这些方法如何在保持统计功效的同时控制FDR的概览，并通过模拟数据分析展示其有效性。讨论突显了诸如基因相关性和批次效应等混杂因素的重要性，这些因素在现实数据中常遇。最终，该分析构建了处理多假设比较的稳健框架，为在最小化错误的同时解释复杂基因表达数据提供了见解。报告鼓励在未来研究中进一步验证和探索这些技术。