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• W1497310156 abstract "Les tests d'hypotheses multiples sont frequemment utilises dans le domaine de la recherche biomedicale et genomique, en l'occurrence, pour l'identification de genes differentiellement exprimes et co-exprimes a partir des donnees issues de puces a ADN. Nous avons developpe des procedures de tests multiples avec reechantillonnage, a pas simple mais aussi pas a pas, pour controler une vaste classe de taux d'erreurs de premiere espece, definis par des probabilites de queues de distributions et des esperances de fonctions arbitraires du nombre de faux positifs et du nombre total d'hypotheses nulles rejetees. Parmi les contributions fondamentales de notre methodologie, notons la caracterisation generale et la construction explicite d'une distribution nulle pour les statistiques de test (plutot qu'une distribution generatrice de donnees nulle). Cette distribution garantit le controle du taux d'erreurs de premiere espece pour des problemes de tests multiples pour des lois generatrices de donnees presentant une structure de dependance quelconque, des hypotheses nulles definies de maniere generale en terme de sous-modeles, et des statistiques de test arbitraires. Cet article presente des etudes par simulation pour la comparaison de distributions nulles des statistiques de test, sous deux scenarios particulierement pertinents a l'analyse de donnees biomedicales et genomiques : les tests sur les coefficients de regression pour des modeles lineaires dans le cas ou les covariables et les erreurs peuvent etre dependantes et les tests sur les coefficients de correlation. Les etudes par simulation demontrent que le choix d'une distribution nulle peut considerablement influer les taux d'erreurs de premiere espece d'une procedure donnee de tests multiples. Les procedures fondees sur notre distribution nulle bootstrap non-parametrique pour les statistiques de test controlent le taux d'erreurs de premiere espece au niveau nominal, alors que des procedures comparables, fondees sur des distributions bootstrap parametriques nulles pour les donnees, peuvent etre tres anti-conservatrices ou conservatrices. L'analyse de donnees sur l'expression de microARN dans des tissus cancereux et non-cancereux (Lu et al., 2005), par tests pour coefficients de regression logistique et coefficients de correlation, illustre la flexibilite et la puissance de notre methodologie." @default.
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