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学生t检验 （Welch Two Sample t-test）

针对不同分析需求相关的数量性状相关基因进行表达分析。

根据不同样本进行分组（对照组和实验组），利用线性表达分析模型分别计算基因的、表达情况，并基因表达进行统计检验。

提取处理后数据的差异表达基因，运用t检验判断正常组和疾病组基因的表达差异是否具有显著性。

其中均值 ，方差

式中n_i为某一条件下的实验重复次数，X_ij为某基因在第i个条件下第j次重复实验的表达水平测量值。根据统计量t值，得到P值。若P值小于0.05则认为某基因在两个不同条件下表达差异具有统计学意义。

运用Benjamini&Hochberg算法，对样本P值进行多重检验FDR校正(阈值为0.05)，P值<0.01的基因视为差异表达基因。FDR校正公式如下：

公式中V表示不可观察的随机变量，R表示可观察的随机变量。

参考文献：

Ritchie, M.E., Phipson, B., Wu, D., Hu, Y., Law, C.W., Shi, W., and Smyth, G.K. (2015). limma powers differential expression analyses for RNA-sequencing and microarray studies. Nucleic Acids Research 43, e47.