Статистическая значимость в геномных исследованиях

С ростом числа геномных экспериментов и секвенирования множества геномов анализ больших наборов данных стал обычной практикой в биологии. Часто тысячи признаков в геномном наборе данных проверяются относительно некоторой нулевой гипотезы, при этом ожидается, что ряд признаков будет значимым. В настоящей работе мы предлагаем подход к оценке статистической значимости в таких геномных исследованиях, основанный на концепции уровня ложных открытий (false discovery rate). Этот подход обеспечивает разумный баланс между числом истинно положительных и ложно положительных результатов, автоматически калибруется и легко интерпретируется. В рамках метода каждой протестированной признаку ставится в соответствие мера статистической значимости, называемая q-значением. q-значение похоже на хорошо известное p-значение, за исключением того, что оно отражает значимость в терминах уровня ложных открытий, а не уровня ложноположительных результатов. Наш подход предотвращает поток ложноположительных результатов, при этом предлагая более либеральный критерий, чем тот, который использовался при геномных сканах на сцепление.