AHBA| 如何建立Null模型控制富集分析中的假阳性偏差

几年前AHBA的基因表达数据在neuroimaging领域开始火起来，简单来说就是发现显著的brain pattern后和AHBA的基因表达数据做下相关。

开始有类似candidate gene的玩法，选一个基因和brain map做相关。这里的问题在于从2万多个基因表达中可能随便选一个都和brain pattern相关，怎么证明选的candidate gene的相关就是真的相关呢。如果审稿人不了解AHBA的话，可能不会要求做Null模型。就这样选一个基因表达和brain做相关的研究2020年了还在发。有的研究仍然在用alleninf这个2014年开发，基于python2.7的工具做分析，有点落伍了。

随后的玩法就更高级一点了，就是用一组brain phenotype和所有的基因表达做PLSR，找到一组基因和brain phenotype相关。进一步做基因富集等分析就是生信中的常规操作了，常规到只需要把显著的基因粘贴到网页里就出结果的程度。

2021年5月的这一篇Nature Communications的文章，探讨了基因表达数据和大脑模式做相关之后富集分析假阳性的问题，并提出了解决的方案和基于matlab的工具包。作者都是领域的专家，参考文献大部分都是使用AHBA的高质量的文章。

文章做了以下几件事情：

1. 简要的说明了常规的套路

如

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