经验贝叶斯阈值控制稀疏相关矩阵FDR

研究团队提出一种基于经验贝叶斯框架的阈值策略，用于在基因组数据分析中构建稀疏相关矩阵时控制非零相关中的错误发现率（FDR），并估计非零相关中的预期假阳性数。作者称，该方法兼容任意相关度量，在保留真实生物学相关上比基于 Frobenius 范数最小化的交叉验证阈值更灵敏。 相关 R 包 scfdr 已在 github.com/ariefgusnanto/scfdr 开放。上述灵敏度优势为作者说法，尚未在摘要中给出独立验证结果。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。