用于稳健差异表达分析的置换得分检验
统计方法学
2025-01-08 v1 应用统计
摘要
负二项（NB）回归是识别基因组学数据（如bulk和单细胞RNA测序数据）中差异表达基因的常用方法。然而，NB回归依赖于严格的参数和渐近假设，这些假设在实践中可能不成立，导致过多的假阳性和假阴性结果。我们提出置换得分检验，一种基于置换得分检验统计量的稳健回归新策略。置换得分检验在比标准NB回归更广泛的设置中可证明地控制I类错误，同时在功效（当标准NB回归的假设成立时）和计算效率方面近似匹配标准NB回归。我们利用新兴的序贯蒙特卡洛检验技术和高效计算GLM得分检验的新算法来加速置换得分检验。我们将置换得分检验应用于真实和模拟的RNA测序数据，发现它显著改进了现有NB回归实现（包括DESeq2）的错误控制。置换得分检验可以提高不同生物学背景下差异表达分析的可靠性。
引用
@article{arxiv.2501.03530,
title = {The permuted score test for robust differential expression analysis},
author = {Timothy Barry and Ziang Niu and Eugene Katsevich and Xihong Lin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.03530},
year = {2025}
}