一种利用方向信息控制错误发现率的强效程序
A powerful procedure that controls the false discovery rate with directional information
AI总结：
本文提出signed-knockoff程序，利用检验统计量的符号方向信息在有限样本中控制FDR，并通过模拟和实际应用证明其功效优势。
摘要：
在遗传学的许多多重检验应用中，检验统计量的符号提供了有用的方向信息，例如基因在两种实验条件之间是潜在上调还是下调。然而，大多数现有的控制错误发现率（FDR）的程序都是基于p值的，忽略了这类方向信息。我们提出了一种新程序，即signed-knockoff程序，以利用方向信息并在有限样本中控制FDR。我们通过模拟研究和两个实际应用展示了该程序的功效优势。
英文摘要：
In many multiple testing applications in genetics, the signs of test statistics provide useful directional information, such as whether genes are potentially up- or down-regulated between two experimental conditions. However, most existing procedures that control the false discovery rate (FDR) are $p$-value based and ignore such directional information. We introduce a novel procedure, the signed-knockoff procedure, to utilize the directional information and control the FDR in finite samples. We demonstrate the power advantage of our procedure through simulation studies and two real applications.
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