Estimating the Null Distribution to Adjust Observed Confidence Levels for Genome-Scale Screening
Notice bibliographique
Résumé
In a novel approach to the multiple testing problem, Efron (2004, Journal of the American Statistical Association 99, 96-104; 2007a Journal of the American Statistical Association 102, 93-103; 2007b, Annals of Statistics 35, 1351-1377) formulated estimators of the distribution of test statistics or nominal p-values under a null distribution suitable for modeling the data of thousands of unaffected genes, nonassociated single-nucleotide polymorphisms, or other biological features. Estimators of the null distribution can improve not only the empirical Bayes procedure for which it was originally intended, but also many other multiple-comparison procedures. Such estimators in some cases improve the proposed multiple-comparison procedure (MCP) based on a recent non-Bayesian framework of minimizing expected loss with respect to a confidence posterior, a probability distribution of confidence levels. The flexibility of that MCP is illustrated with a nonadditive loss function designed for genomic screening rather than for validation. The merit of estimating the null distribution is examined from the vantage point of the confidence-posterior MCP (CPMCP). In a generic simulation study of genome-scale multiple testing, conditioning the observed confidence level on the estimated null distribution as an approximate ancillary statistic markedly improved conditional inference. Specifically simulating gene expression data, however, indicates that estimation of the null distribution tends to exacerbate the conservative bias that results from modeling heavy-tailed data distributions with the normal family. To enable researchers to determine whether to rely on a particular estimated null distribution for inference or decision making, an information-theoretic score is provided. As the sum of the degree of ancillarity and the degree of inferential relevance, the score reflects the balance conditioning would strike between the two conflicting terms. The CPMCP and other methods introduced are applied to gene expression microarray data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,350 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».