超几何分布，RRHO数据驱动寻找重叠
比较不同疾病之间的基因表达有助于发现疾病间可能共有的影响基因，从而帮助阐明疾病间共有的遗传学机制。当前的比较方法如基因集都是通过选择一个固定的阈值得到一系列基因来进行比较，这些比较方法都存在一个潜在的问题，即降低了效应小但是在疾病间具有一致性改变的基因的敏感性。为此，GRAEBER实验室的ThomasG.Graeber等人提出了Rank–rankhypergeometricoverlap（RRHO）来解决这一问题，该方法于年发表于NucleicAcidsResearch杂志（IF9.）。顾名思义，该方法就是将不同疾病所得的一系列基因表达值（或OR值）进行排序，得到两个lists，然后利用超几何分布的方法进行迭代，穷尽两个lists间所有的基因集组合方法，找到一组最优的基因集组合方式，从而得到最合理的疾病间共有基因。这种方法由于不需要人为设置阈值，完美的解决了其他方法所存在的问题。
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