多重检验校正

在我们对鉴定到的差异蛋白做GO功能注释后，通常会计算一个p值。当某个蛋白的p值小于0.05（5%）时，我们通常认为这个蛋白在两个样本中的表达是有差异的。但是仍旧有5%的概率，这个蛋白并不是差异蛋白。那么我们就错误地否认了原假设（在两个样本中没有差异表达），导致了假阳性的产生（犯错的概率为5%）。 如果检验一次，犯错的概率是5%；检测10000次，犯错的次数就是500次，即额外多出了500次差异的结论（即使实际没有差异）。 为了控制假阳性的次数，于是我们需要对p值进行多重检验校正，提高阈值。

Bonferroni校正

Bonferroni校正是最简单严厉的方法。其原理如下：如果检验1000次，我们就讲阈值设定为5% / 1000 = 0.00005；即使检验1000次，犯错误的概率还是保持在N×1000 = 5%。最终使得预期犯错误的次数不到1次，抹杀了一切假阳性的概率。但是该方法虽然简单，但是检验过于严格，导致最后找不到显著表达的蛋白（假阴性）。

FDR (False Discovery Rate)

相对Bonferroni来说，FDR用比较温和的方法对p值进行了校正。其试图在假阳性和假阴性间达到平衡，将假/真阳性比例控制到一定范围之内。例如，如果检验1000次，我们设定的阈值为0.05（5%），那么无论我们得到多少个差异蛋白，这些差异蛋白出现假阳性的概率保持在5%之内，这就叫FDR＜5%。

那么我们怎么从p value 来估算FDR呢，人们设计了几种不同的估算模型。其中使用最多的是Benjamini and Hochberg方法，简称BH法。虽然这个估算公式并不够完美，但是也能解决大部分的问题，主要还是简单好用！