微分表現研究における誤発見の強力で解釈可能な制御【JST・京大機械翻訳】

Enjalbert-Courrech, N.; Neuvial, P.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212370976807 整理番号：22P0317517

微分表現研究における誤発見の強力で解釈可能な制御【JST・京大機械翻訳】

Powerful and interpretable control of false discoveries in differential expression studies

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (2件)： ,
資料名：
発行年： 2022年03月08日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月08日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

微分表現(DE)解析における統計的推論のための標準アプローチは,False発見率(FDR)を制御することである。しかしながら,FDRの制御は,事実,偽発見の割合が上限であることを意味する。さらに,FDR閾値によって選択された遺伝子のサブセットに統計的保証は与えない。これらの既知の限界は事後推論により克服され,任意の遺伝子選択間の偽発見の割合の保証を提供する。しかし,事後推論法は,DE研究にはまだ広く使用されていない。【結果】本論文では,DE研究に対する適応補間ベース事後手法の適切性を示し,その性能を説明した。最初に,遺伝子間の依存性に順応する鋭い信頼限界を得るために,置換ベースの方法の使用を定式化した。次に,事後限界を計算するための一般的な線形時間アルゴリズムを導入し,これらの限界を大規模DE研究に適用した。得られた適応Simes結合の使用をRNA配列決定研究で示した。実際のマイクロアレイとRNA配列決定データに基づく包括的な数値実験は,この方法の統計的性能を示した。Rパッケージサンソシック内のアベイラビリティA交差プラットフォームオープンソース実装は,https://pneuvial.github.io/sanssouci/で利用可能である。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , ,
, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

分子・遺伝情報処理

, , ,

前のページに戻る