样本尺寸

一组微阵列实验的共同目标是发现在两种样品之间差异表达的基因。典型的应用将使特定种类的癌症样本与正常组织的相应样品进行比较。

您可以使用此页面计算此类实验所需的样本数量。此分析的思想是通过进行单独的基因-T检测来最终检测差异表达基因。对于这些基因逐个测试的正确意义水平，α，依赖于您在微阵列上查看的基因数量和您愿意接受的误报的数量。（对于alpha的固定值，误报的数量与您看的基因数量成比例。更多不一定更好。）

样本大小取决于您希望能够检测到的差异有多大（通常测量为两种样本之间的折叠差））。它还取决于测试的力量，我们可以认为这里作为实验可能检测到的差异表达基因的百分比。

样本量计算所需的最终参数是对基本两种对数级的基因强度测量的标准偏差估计。您可以调整下面的此参数，但我们发现值为0.7的值对于在中度至高水平时表达的基因是相当迭代的。

底层模型

这些样本大小计算基于假设每个基因的表达通常在日志标度上分布。我们进一步假设两个实验组中的方差是相同的，因此组之间的唯一差异是平均值。可接受的假阳性数量除以基因数量，以计算每种基因意义水平alpha，这些alpha预计将产生该误报的数量。（因此，要求0个假阳性将需要无限的样本。）最后，我们假装基因表达测量是独立的，并且执行通常计算以确定具有底层正态分布的T检验所需的样本大小。