针对附件数据，建立基因表达差异的显著性检验模型，并进行相关参数估计。因费用问题实际采集的样本很少，给出提高小样本显著性检验精度的方法；

对于小样本的显著性检验，可以采用以下方法来提高精度：

1. 使用适当的统计方法：对于小样本数据，传统的 t 检验或方差分析可能不够准确。可以考虑使用非参数方法，如 Wilcoxon 秩和检验或 Mann-Whitney U 检验来进行两组样本的比较。此外，也可以考虑使用基于重采样的方法，如bootstrap 或 permutation test。

2. 使用健壮的统计模型：针对小样本，可以使用健壮的统计模型来对数据进行建模，例如稳健回归模型或具有鲁棒性的方差分析模型。这些模型可以减少异常值的影响，提高估计的准确性。

3. 选择合适的特征选择方法：在进行显著性检验之前，可以使用合适的特征选择方法来筛选出最相关的特征。这样可以减少多重比较问题，并提高显著性检验的精度。常用的特征选择方法包括方差分析、LASSO、岭回归等。

4. 采用交叉验证方法：如果样本数量非常有限，可以使用交叉验证来评估模型的性能。通过将数据集划分为训练集和测试集，并多次重复进行模型训练和验证，可以更好地评估模型的预测能力，并减少由于样本少而引起的估计偏差。

5. 考虑数据的先验知识：如果有先验知识可用，可以将其纳入模型中，以提高估计的准确性。例如，可以使用贝叶斯统计方法结合先验分布对参数进行估计，或者使用领域知识进行模型参数的设定。

总之，对于小样本的显著性检验，需要综合考虑合适的统计方法、模型选择、特征选择和数据预处理等。通过合理地结合这些方法，可以提高小样本显著性检验的精度。