Significance analysis of microarrays (sam)

资 源 简 介

Significance analysis of microarrays (sam)

详 情 说 明

Significance Analysis of Microarrays (SAM) 是一种广泛应用于基因表达数据分析的统计方法。其核心目标是识别在两组或多组实验条件下表达水平存在显著差异的基因。

SAM通过结合统计学原理与计算生物学需求，解决了传统t检验在处理高通量数据时的局限性。该方法采用相对差异分析与假发现率(FDR)控制，显著提升了结果的可靠性。算法会为每个基因计算一个统计评分，反映该基因表达变化的程度和一致性，再通过置换检验评估这些变化的显著性。

在生物医学研究中，SAM尤其适用于癌症基因组学等领域，可帮助研究者从海量基因数据中筛选出真正具有生物学意义的候选基因。其优势包括对噪声数据的鲁棒性，以及通过delta值灵活调整筛选严格度的能力。

实际应用中常需考虑样本量、数据分布假设和多重假设检验校正等关键因素。随着单细胞测序等新技术的兴起，SAM的核心思想也被扩展应用于其他组学数据分析场景。