Metabolomics에서 false discovery를 줄이는 사고 방식

– 통계적 유의성과 생물학적 의미 사이에서 균형을 잡는 방법Metabolomics 연구를 진행하다 보면 매우 흥미로운 순간을 맞이하게 된다. 수천 개의 feature를 분석한 뒤 통계 분석을 수행하면 여러 metabolite가 통계적으로 유의한 차이를 보이기 시작한다. volcano plot이나 heatmap을 보면 질병군과 대조군이 분명하게 분리되고, 특정 metabolite들은 매우 낮은 p-value를 나타낸다. 연구자는 자연스럽게 이러한 결과를 기반으로 새로운 생물학적 해석을 시도하게 된다.하지만 metabolomics 연구에서는 바로 이 지점에서 중요한 위험이 존재한다. false discovery, 즉 실제로는 의미 없는 신호를 중요한 생물학적 변화로 해석하는 오류가 매우 쉽게 발생할 수 있기..
제약산업 2026. 3. 24. 20:17
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