自适应性FDR控制程序原理及组学数据应用

作     者：王子兴 薛芳 姜晶梅 Wang Zixing;Xue Fang;Jiang Jingmei

作者机构：中国医学科学院基础医学研究所/北京协和医学院基础学院统计学教研室100005 

出 版 物：《中国卫生统计》 (Chinese Journal of Health Statistics)

年 卷 期：2023年第40卷第1期

页      面：68-73页

核心收录：

学科分类：1004[医学-公共卫生与预防医学(可授医学、理学学位)] 100401[医学-流行病与卫生统计学] 10[医学] 

基　　金：中国医学科学院医学与健康科技创新工程(2017-I2M-1-009) 中央高校基本科研业务费专项资金(3332021038) 

主　　题：阳性发现错误率 多重检验 组学数据 自适应性控制程序 

摘      要：目的高维组学数据分析常伴随多重检验问题,不当处理可造成检验效能低下或阳性发现错误率(FDR)升高。FDR已发展为一类新的控制标准,衍生出一系列理论和方法。方法本研究首先对一类自适应性FDR控制方法原理及条件进行介绍,其基于Benjamini-Hochberg程序,由数据自适应性地估计真实原假设数(m 0)进而对FDR实现控制;具体方法包括迭代式、分位数(中位数、定值)、多阶段、阈值函数调整、m 0外插等。进一步,将上述方法用于肺癌患者CT图像特征和COVID-19患者血清蛋白表达两个实例分析。结果相对两项分析中的控制前结果,各自适应性FDR控制方法均降低了阳性发现数,并相比Bonferroni校正结果很大程度保留了阳性比例。然而蛋白表达实例提示,该类程序无法从根本上解决结果不稳定性问题。通过数据拆分验证,适当降低拟控制水平并以各方法的结果进行综合评估,可使筛选结果稳定性得到一定程度提升。结论由于自适应性FDR控制程序基于样本估计m 0且需满足特定结构假设,高维小样本组学数据的结构复杂性可对其分析效果产生影响,故建议进行方法间的联合应用和综合评价。在阳性发现比例较大时,经典的线性递增程序不失为一种简易、稳健且有效的FDR控制方法。