微阵列数据分析和错误发现率

目的:介绍微阵列数据的差异表达分析和基于错误发现率的多重假设检验。方法:通过t检验对一个关于前列腺癌的微阵列数据进行基因差异表达分析,采用BH程序进行错误发现率的控制和经验估计。结果:当错误发现率为0.05时通过BH程序得到21个差异表达基因;当以|t|≥3作为拒绝域时,得到105个基因,对应的错误发现率估计值为0.20。结论:相对传统的总体错误率,错误发现率更加适合于微阵列这种高维数据多重比较的错误控制;而且能同时控制或估计错误发现率。