python实现针对附件数据，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；

你可以使用 t-检验或者方差分析（ANOVA）等经典的统计方法来进行基因表达差异的显著性检验。这些方法在处理小样本时可能会存在一些问题，但是可以通过以下方法来提高精度：

1. 使用适当的多重比较校正方法：当你进行多次假设检验时，例如对多个基因进行比较，需要进行多重比较校正来控制误差率。常见的方法包括 Bonferroni 校正、Benjamini-Hochberg 校正等，它们可以帮助减少虚阳性结果。

2. 使用非参数方法：非参数方法不依赖于特定的数据分布假设，因此更加适用于小样本数据。例如，Wilcoxon 秩和检验（对两组样本比较）或 Kruskal-Wallis 检验（对多组样本比较）是非参数的方法。

3. 采用合适的统计模型：除了 t-检验和方差分析，你可以考虑使用更复杂的统计模型来处理小样本数据，如线性混合模型（Linear Mixed Model）或广义线性模型（Generalized Linear Model）。这些模型可以更好地处理小样本数据的特点。

4. 使用交叉验证：如果你的样本数量非常有限，你可以考虑使用交叉验证来评估模型的性能。通过将数据分为训练集和测试集，可以更好地估计模型在未见数据上的表现。

5. 利用外部知识：如果你的样本数量非常有限，可以考虑利用已有的外部知识（例如先验信息、公共数据库中的数据等）来帮助分析和解释结果。这样可以利用更多的信息来提高分析的精度。

需要注意的是，以上方法只是提高小样本显著性检验精度的一些常见方法，具体选择方法还需根据实际情况和研究目的进行权衡和判断。