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可重复性是可靠科学发现的基础。以可重复性优化的检验统计量（reproducibility-optimized test statistic, ROTS）是一种稳健的框架，旨在高维差异表达分析（如转录组学和蛋白质组学）中识别具有可重复性的特征（例如基因或蛋白质）。这一目标通过在重采样条件下优化特征排序的可重复性来实现。尽管ROTS最初是为单变量情形实现的，但其现已支持多组比较、生存分析、线性模型和线性混合效应模型，从而拓宽了其在更复杂且更具临床相关性的实验设计中的适用性。通过多样化的模拟、基准数据集和真实世界案例研究，我们展示了与相应传统检验统计量相比，ROTS在可重复性优化方面的优势。此外，我们还说明了可重复性特征在评估结果整体可靠性方面的实用价值。为促进广泛应用，ROTS已作为开源软件包通过R/Bioconductor提供。进一步地，为扩大用户群体，我们现还提供了一个Python接口，可在pypi.org/project/PyROTS/获取。
ROTS 2.0：一种由可重复性驱动的框架，用于跨多种高通量组学研究设计的稳健统计建模 | bioRxiv
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ROTS 2.0：一种由可重复性驱动的框架，用于跨多种高通量组学研究设计的稳健统计建模
查看 ORCID 个人资料 Tomi Suomi， Jalmari Kettunen， Taneli Pusa， 查看 ORCID 个人资料 Laura L. Elo
doi： https://doi.org/10.64898/2026.06.01.729164
Tomi Suomi 1 图尔库大学； 在 Google Scholar 上查找该作者 在 PubMed 上查找该作者 在持有人为作者/资助方，其已授予 bioRxiv 永久展示该预印本的许可。 本文依据 CC-BY 4.0 国际许可协议 开放获取。
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发表于 2026 年 6 月 3 日。
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Tomi Suomi， Jalmari Kettunen， Taneli Pusa， Laura L. Elo
bioRxiv 2026.06.01.729164； doi： https://doi.org/10.64898/2026.06.01.729164
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ROTS 2.0：一种由可重复性驱动的框架，用于跨多种高通量组学研究设计的稳健统计建模
Tomi Suomi， Jalmari Kettunen， Taneli Pusa， Laura L. Elo
bioRxiv 2026.06.01.729164； doi： https://doi.org/10.64898/2026.06.01.729164
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.06.01.729164v1?rss=1
🏷️ 高通量组学 差异表达分析 统计建模 可重复性 生物信息学 R/Bioconductor