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Bayesian optimal discovery procedure for simultaneous significance testing

机译:同时进行重要性检验的贝叶斯最优发现程序

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摘要

BackgroundIn high throughput screening, such as differential gene expression screening, drug sensitivity screening, and genome-wide RNAi screening, tens of thousands of tests need to be conducted simultaneously. However, the number of replicate measurements per test is extremely small, rarely exceeding 3. Several current approaches demonstrate that test statistics with shrinking variance estimates have more power over the traditional t statistic.
机译:背景技术在高通量筛选中,例如差异基因表达筛选,药物敏感性筛选和全基因组RNAi筛选,需要同时进行成千上万的测试。但是,每个测试的重复测量数量非常少,很少超过3个。几种当前方法表明,方差估计值不断缩小的测试统计量具有比传统t统计量更大的功效。

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