标题：筛选差异基因
筛选差异基因
中文名称：筛选差异基因
英文名称：Differencesgenetic screening
定义：用统计学的方法对高通量的基因数据进行筛选，挑出样本间有显著性差异的基因。
应用学科：分子生物学（一级学科），核酸与基因（二级学科）
简介
微阵列技术和测序技术可同时获得大量基因的数据,已广泛应用于生物医学研究。基因表达谱数据具有高维和样本量小的特点,如何挖掘其中所蕴含的海量基因信息,深层次研究基因功能,已成为微阵列技术发展和应用的瓶颈。目前,基因表达谱数据分析方法的研究已成为生物与医学统计学研究领域的重要任务和热点问题。基因表达谱数据筛选差异表达基因的关键是控制多重检验错误率(假阳性率) ,同时要保证较高的筛选效率。针对微阵列数据筛选差异表达基因问题,国内外学者提出了多种方法,如:适用于不同研究设计和资料类型基因表达谱数据筛选差异表达基因的SAM ( significanceanalysis of microarrays)方法、两样本t检验、Bonferroni校正法、BH 方法等。
方法
SAM 法SAM方法由Tusher、Tibshirani、Chu于2001 年率先提出,是一类用于微阵列基因表达谱数据筛选差异表达基因的统计分析方法。SAM方法适用于不同设计和资料类型的微阵列数据差异表达基因的筛选。SAM方法一般采用permutation 算法估计假发现率( false discoveryrate , FDR) ,达到控制多重检验错误率的目的。Storey(2001)针对基因表达谱数据统计分析中的多重检验问题,提出了一种新的第Ⅰ类错误测度阳性假发现率(positive falsediscovery rate, pFDR) ,并就该测度的合理性进行了论证。Storey (2002)改进了控制重检验错误率的方法,提出了一种直接方法,即先凭借经验固定拒绝域,然后估计pFDR,若某基因的pFDR小于检验水准,则认为该基因为差异表达基因。多重检验为控制总Ⅰ类错误率( family-wise error rate,FWER)或FDR,可通过多种方法计算校正的P值; pFDR也有类似定义, Storey将其定义为q值。对于一个检验统计量T = t的q值定义为:
q - value ( t) = inf{Γα: t∈Γα}pFDR (Γα )
其中,Γα为拒绝域。由上式看出: q值为该假设刚好被拒绝所犯的最小第Ⅰ类错误。假定对m 个相同假设H1 , H2 , …, Hm 进行检验, T1 , T2 , T3 , …, Tm 为检验统计量,且Ti 是独立同分布,拒绝域为Γ,那么检验统计量T = t的q值可表示为:
q - value ( t) = inf{Γα: t∈Γα}pr(H = 0 | T∈Γα ) 。
而P值的定义为:
p - value ( t) = inf{Γα: t∈Γα}pr( T∈Γα |H = 0)
可见q值与P 值很相似。在独立同分布的条件下, q值就是一个Bayesian版的P 值,称为后验Bayesian P值。SAM方法以q值< 0.05作为筛选差异表达基因的标准。两样本t检验两样本t检验,即两组独立样本t检验。t检验法是确定两组间差异表达基因的最简单统计推断方法。t检验的标准误可用单个基因数据进行估计, 也可用所有基因数据进行估计。前者虽然可以避免各基因组间方差齐性的限制,但微阵列数据样本量小,因此估计的标准误不稳定、检验效能低。后者需要满足所有基因组间方差齐性,但实际工作中该条件往往不能得到满足。t检验方法的标准误采用单个基因数据进行估计,以P <0.05作为筛选差异表达基因的标准。Bonferroni校正法Bonferroni校正法是控制FWER最常用的方法之一,属于Single-step 方法。设同时检验m 个原假设:H01 , H02 , …, H0m,相应的单假设检验的P值为: P1 , P2 ,…, Pm 。α为需要控制的检验水准。Single2step 方法不考虑原始P 值的大小顺序,平等的对待所有原假设。Bonferroni校正的P值为.Pi =min(m Pi , 1) 。此方法等价于:如果.Pi ≤α,则拒绝H0 i。Sidak校正法Sidak校正法也是控制FWER常用的方法,属于Single-step方法。假设如前,当原始P值独立且服从均匀分布U [ 0, 1 ]时,Sidak方法可控制FWER,若Pi ≤1 - (1 -α) 1 /m, 则拒绝H0 i。Sidak方法校正的P值为.Pi = 1- ( 1 - Pi ) m 。此方法等价于:如果.Pi ≤α, 则拒绝H0 i。Hochberg法Hochberg法是控制FWER的Step-up方法。Step-up方法基于顺序P值,将原始P值按照大小排序P(m )≥P(m 21)≥…≥P(1),从最大的(最不显著的) P值向最小的(最显著的) P 值寻找域值^k, 拒绝所有的P(1),P(2), …, P(^k)对应的原假设,使得多次检验所犯第Ⅰ类错误的概率小于检验水准α。假设如前,Hochberg法算法如下:
第一步：计算m 次假设检验对应的P值。
第二步：按照原始P值大小排序得到: P(1)≤P(2)≤…≤P(m ), 相对应的检验原假设为H0 (1), H0 (2) , …,H0 (m) 。
第三步：令^k =max{ k:P( k) ≤α/ (m- k + 1) },从k=m 开始,然后k =m - 1, 直到第一个满足P( k)≤α/(m - k + 1)的k,记为^k,拒绝所有的P(1), P(2), …, P(^k)对应的原假设。如果没有满足条件的k,则不能拒绝所有的原假设。
Hochberg法校正后P值为: .P( i) =mink = i, …, m{min( (m- k + 1) P( k), 1) }。BH法用FWER作为第Ⅰ类错误测度过于保守,为此Benjamini和Hochberg( 1995)提出了一种新的错误测度FDR。在检验统计量相互独立且有连续分布,即原始P值相互独立,且服从均匀分布U [0, 1 ]条件下,Benjamini和Hochberg(1995)提出了一种将FDR控制在水平m0α/m的方法(以下简称为BH法) ,从而也可将FDR控制在水平α。BH法如下:
第一步:计算m 个假设检验对应的P值。
第二步:按照原始P值大小排序得到: P(1)≤P(2)≤…≤ P(m ), 对应的检验原假设为H0 (1) , H0 (2) , …,
H0 (m) 。
第三步:从P(m )开始,估计^k =max{ k:P( k) ≤kα/m}。
第四步:如存在^k,拒绝所有的P(1), P(2), …, P(^k)对应的原假设。如果没有满足条件的k,则不能拒绝所有的原假设。
BH方法校正的P值为.P( i) =mink = i, …, m{min(mP( k) /k,1) }。
Benjamini和Yekutieli( 2001)发现在检验统计量之间存在相依结构时,即检验统计量在相应于原假设的统计量集合上具有PRDS(positiveregression depend-encyon single variable) ,BH方法仍可控制FDR在水平m0α/m。该发现具有重要的实际应用价值,因为在实际问题中,统计量间往往存在相依结构。
Bonferroni校正法、Sidak 校正法、Hochberg法、BH法,均以校正的P值.Pi <0.05作为筛选差异表达基因的标准。
方法比较
Bonferroni校正法、Sidak 校正法和Hochberg 法可将FWER、FDR控制在很低的水平,但是筛选出的差异表达基因数比较少,不适用基因表达谱筛选差异表达基因的数据分析。相同样本量和方差条件下, 成组t检验方法筛选的差异表达基因数最多,但是不能有效地控制FW ER、FDR 水平, 筛选出的差异表达基因假阳性数过多。通过模拟实验发现, SAM 方法和BH 法筛选差异表达基因数、假阳性数、FWER 和FDR 均相差不大,均筛选出较多的差异表达基因,且控制了多重检验错误率。相同样本量和方差条件下, SAM 方法筛选出的差异表达基因数、约登指数略高于BH法,假阳性数略低于BH法。因此, SAM 方法适用于基因表达谱数据筛选差异表达基因的数据分析。
小样本差异基因筛选
在小样本和方差较大情况下,SAM 方法的诊断水平一般,约登指数较小。
当样本重负数量少于5个样本时使用正态分布T检验、F检验和方差分析将大大增加差异基因筛选的假阳性率和假阴性率。
（TwoclassDif,MultiClassDif,TwoFactorRVM）基于小样本数据的随即方差模型（RVM，2003发表于Bioinformatics）校正的T检验、F检验和方差分析方法，可准确地筛选出显著性差异基因或者microRNA，筛选结果经扩大样本检测后仍为差异表达。小样本差异表达基因筛选适用于每组样本3-5次随机重复的高通量监测数据。