FDR
FDR   一、FDR简介
                    假阳性错误率（false discovery rate, FDR）指假阳性数占总体阳性数的比例，其有效解决了高维数据的多重假设检验问题。1995 年Benjamini 和 Hochberg首次提出了FDR的概念，并给出了在多重检验中对它的控制方法（简称 BH-FDR），随后 FDR 的理论和应用研究不断完善和成熟。本平台提供BH-FDR1、gFDR（global false discovery rate）2和lfdr（local false discovery rate）2的实现过程。
  1.     Benjamini Y, Hochberg Y. Controlling the False Discovery Rate: A     Practical and Powerful Approach to Multiple Testing. Journal of the     Royal Statistical Society: Series B (Methodological). 2018; 57(1):     289-300.
  2.     Strimmer K. fdrtool: a versatile R package for estimating local and     tail area-based false discovery rates. Bioinformatics. Jun 15 2008;     24(12): 1461-1462.

二、数据格式

 
      

  注：
        1、数据格式为“.csv”，数据中避免中文、空格或特殊字符
        2、数据变量名必须为英文、阿拉伯数字或下划线的组合
        3、导入数据后，各变量所对应的列数可在输出界面显示和查询

 
  三、输出结果展示
            输出结果包括前6个FDR值以及FDR值的直方图。下载表格中，提供所有FDR值。
          示例如下：