gms | German Medical Science

50. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds)
12. Jahrestagung der Deutschen Arbeitsgemeinschaft für Epidemiologie (dae)

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie
Deutsche Arbeitsgemeinschaft für Epidemiologie

12. bis 15.09.2005, Freiburg im Breisgau

Berücksichtigung der Wahl von k bei der Kontrolle der generalisierten FWER und deren Anwendung für genetische Daten

Meeting Abstract

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  • Astrid Zierer - Bremer Institut für Präventionsforschung und Sozialmedizin, Bremen
  • Iris Pigeot - Bremer Institut für Präventionsforschung und Sozialmedizin, Bremen

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie. Deutsche Arbeitsgemeinschaft für Epidemiologie. 50. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds), 12. Jahrestagung der Deutschen Arbeitsgemeinschaft für Epidemiologie. Freiburg im Breisgau, 12.-15.09.2005. Düsseldorf, Köln: German Medical Science; 2005. Doc05gmds356

Die elektronische Version dieses Artikels ist vollständig und ist verfügbar unter: http://www.egms.de/de/meetings/gmds2005/05gmds297.shtml

Veröffentlicht: 8. September 2005

© 2005 Zierer et al.
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Gliederung

Text

Einleitung und Fragestellung

In der Genetik treten multiple Testprobleme bei verschiedenen Fragestellungen auf, z.B. bei „Genetic Mapping“ oder bei der Identifikation differentiell exprimierter Gene mit Mikroarray-Daten. Es wurden unterschiedliche Fehlerraten 1. Art vorgeschlagen um die Menge der abgelehnten wahren Nullhypothesen in multiplen Testprozeduren zu kontrollieren. Wir konzentrieren uns hier auf das Kriterium der generalisierten family-wise error rate (gFWER). Diese Verallgemeinerung der FWER ist eine Möglichkeit, ein weniger restriktives Kriterium zugrunde zu legen, wie dies in vielen Fragestellungen in der Genetik erforderlich ist. Die gFWER(k) mit Parameter k ist definiert als die Wahrscheinlichkeit dafür, mindestens k+1 Nullhypothesen fälschlicherweise abzulehnen.

In jüngster Zeit wurden verschiedene Prozeduren zur Kontrolle der gFWER [1], [2], [3] vorgeschlagen. Zusätzlich zum Niveau α, zu dem diese kontrolliert werden soll, muss der Parameter k für die gFWER spezifiziert werden. Dabei kann k durch den Forschungskontext oder zeitliche und finanzielle Umstände bestimmt sein. Trotzdem sollte eine objektivere Festlegung aufgrund von Power gegenüber Signifikanz-Betrachtungen angestrebt werden. Unser Ziel ist es, einen Anhaltspunkt für diese Gegenüberstellung zu geben.

Material und Methoden

In einer Simulation werden verschiedene Prozeduren zur Kontrolle der gFWER, wie z.B. eine Erweiterung der Bonferroni Prozedur [2] oder die „Augmentation“-Prozedur [3] zur Kontrolle der gFWER verglichen, und für verschiedene Szenarien der Einfluss der Wahl von k auf die Ergebnisse untersucht. Ergänzt werden die Simulationsergebnisse durch eine Anwendung in einer Studie zur akuten lymphatischen Leukämie (ALL), die Genexpressionsdaten beinhaltet und unter Bioconductor (http://www.bioconductor.org/) verfügbar ist.

Ergebnisse und Diskussion

Es werden die Ergebnisse der Simulations-Studie vorgestellt und eine mögliche Einbindung der Parameterwahl in ein formaleres Kriterium zur Beurteilung von k diskutiert.

Danksagung

Wir danken dem Bremer Senator für Bildung und Wissenschaft für die finanzielle Unterstützung.


Literatur

1.
Korn EL, Troendle JF, McShane LM, Simon R. Controlling the number of false discoveries: application to high-dimensional genomic data. Journal of Statistical Planning and Inference 2004; 124: 379-398.
2.
Lehmann EL, Romano JP. Generalizations of the Familywise Error Rate. Annals of Statistics 2005; To appear.
3.
Van der Laan M, Dudoit S, Pollard K. Augmentation Procedures for Control of the Generalized Familiy-Wise Error Rate and Tail Probabilities for the Proportion of False Positives. Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology 2004; Vol. 3: No. 1, Article 15