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null-free False Discovery Rate Control Using Decoy Permutations

Acta Mathematicae Applicatae Sinica 2022年第2期38卷 235-253页

作者： Kun He Mengjie Li Yan Fu Fuzhou Gong Xiaoming Sun Institute of Computing Technology Chinese Academy of SciencesBeijing 100190China CEMS NCMISRCSDSAcademy of Mathematics and Systems ScienceChinese Academy of SciencesBeijing 100190China University of Chinese Academy of Sciences Beijing 100049China

The traditional approaches to false discovery rate(FDR)control in multiple hypothesis testing are usually based on the null distribution of a test ***,all types of null distributions,including the theoretical,permutation-based and empirical ones,have some inherent *** example,the theoretical null might fail because of improper assumptions on the sample ***,we propose a null distributionfree approach to FDR control for multiple hypothesis testing in the case-control *** approach,named target-decoy procedure,simply builds on the ordering of tests by some statistic or score,the null distribution of which is not required to be *** decoy tests are constructed from permutations of original samples and are used to estimate the false target *** prove that this approach controls the FDR when the score function is symmetric and the scores are independent between different *** demonstrates that it is more stable and powerful than two popular traditional approaches,even in the existence of *** is also made on two real datasets,including an arabidopsis genomics dataset and a COVID-19 proteomics dataset.

关键词： multiple testing false discovery rate null distribution-free p-value-free decoy permutations knockoff filter

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