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2 列 (サンプル、実験条件) とn行 (遺伝子など) の行列が与えられ、2 つのサンプル間で (特定の FDR で) 大幅に変化した遺伝子を特定することを目的としています。

Rを使用してこれを実行する方法は?

以下は、fdrtoolp 値のベクトルから FDR を計算する方法を示すパッケージ マニュアルの例です。

library("fdrtool") 
data(pvalues)
fdr = fdrtool(pvalues, statistic="pvalue") 
fdr$qval # estimated Fdr values 
fdr$lfdr # estimated local fdr

しかし問題は、p 値ではなく、観測のベクトルが 2 つしかないことです。何か案は？

使用できるサンプルデータは次のとおりです。foo <- matrix(runif(1000), ncol=2)

反復情報や p 値などはないと思います。しかし、2 つのサンプル間で値が大きく異なる遺伝子には、より強力な証拠があることは確かです。この状態で FDR を割り当てる方法はありますか?

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条件ごとに 1 つのサンプルがある場合、p 値を持つ方法はありません。これは、1 つの母集団に対して抽出されたサンプル間の差が統計的に異なる確率であるためです。しかし、私が理解しているように、各遺伝子の複製、平均、分散がない場合、サンプリングエラーを推定することはできません。 t 検定などの小さなサンプルの検定。これを見て、それが役立つかもしれません：

http://en.wikipedia.org/wiki/P値

http://www-stat.stanford.edu/~tibs/SAM/

できるのはMAプロット

http://en.wikipedia.org/wiki/MA_plot

大きな違いであるデータの分布を確認し、それらを選択します。しかし、これは偽発見率分析の統計的枠組みではなく、探索的分析として役立つかもしれませんが、実際の統計はありません。マイクロアレイの文献では、一連の仮定を作成し、仮説検定を行うための代替手段をおそらく見つけることができますが、示すものはわかりません。おそらくaffyパッケージには1つあります...

ここに画像の説明を入力

于 2013-06-08T15:26:43.690 に答える