Bayesian Statistics Improves Biological Interpretability of Metabolomics Data from Human Cohorts

Univariate analyses of metabolomics data currently follow a frequentist approach, using <i>p</i>-values to reject a null hypothesis. We here propose the use of Bayesian statistics to quantify evidence supporting different hypotheses and discriminate between the null hypothesis versus the lack of sta...

وصف كامل

التفاصيل البيبلوغرافية

المؤلفون الرئيسيون:	Christopher Brydges, Xiaoyu Che, Walter Ian Lipkin, Oliver Fiehn
التنسيق:	Artigo
اللغة:	Inglês
منشور في:	MDPI AG 2023-08-01
سلاسل:	Metabolites
الموضوعات:	Bayesian <i>p</i>-value metabolomics ME/CFS statistics
الوصول للمادة أونلاين:	https://www.mdpi.com/2218-1989/13/9/984
الوسوم:	إضافة وسم لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!