对基因表达量FPKM建立差异显著性检验模型

对基因表达量FPKM建立差异显著性检验模型，有多种方法可以使用。其中一种常用的方法是使用统计学中的假设检验方法，比如t检验或者方差分析（ANOVA）。

对于差异显著性检验模型，你可以考虑以下步骤：

1. 数据准备：首先，你需要准备基因表达量数据，包括不同条件或组别的样本。确保数据已经进行了适当的预处理和标准化。

2. 假设检验选择：根据你的实验设计和研究问题，选择适当的假设检验方法。如果你比较的是两组条件或组别之间的差异，可以使用t检验。如果你有多个组别需要比较，可以考虑使用ANOVA。

3. 假设设定：根据你的假设检验方法，设定零假设和备择假设。零假设通常表示没有差异存在，备择假设表示有差异存在。

4. 统计模型建立：基于你选择的假设检验方法，建立相应的统计模型。例如，在t检验中，可以使用两样本t检验或者配对样本t检验，而在ANOVA中，可以使用单因素、双因素或多因素方差分析。

5. 统计检验：使用选定的统计模型对数据进行统计检验。计算出相应的检验统计量和p值。

6. 结果解释：根据检验结果，判断差异是否显著。如果p值小于预先设定的显著性水平（例如0.05），则可以拒绝零假设，认为差异是显著的。

需要注意的是，在进行差异显著性检验时，还应考虑多重比较校正方法，以控制假阳性率。常见的多重比较校正方法包括Bonferroni校正、Benjamini-Hochberg校正等。

总之，建立差异显著性检验模型需要根据具体情况选择适当的统计方法，并按照一定的步骤进行数据处理和统计分析。