FDR（False Discovery Rate）是用來控制多重比較中假陽性的概率的一種方法。在生物信息學(xué)研究中，常常需要在大量的基因表達(dá)數(shù)據(jù)中進(jìn)行篩選，以尋找顯著差異的基因。然而，由于大量的比較會導(dǎo)致出現(xiàn)假陽性的情況，因此需要使用FDR進(jìn)行校正。

R語言是一種廣泛使用的數(shù)據(jù)分析語言，也可以用來計算FDR。在R中，可以使用p.adjust函數(shù)來進(jìn)行FDR校正。p.adjust函數(shù)可以接受多種校正方法，包括Benjamini-Hochberg、Bonferroni、Holm等方法。

以下是一個簡單的示例代碼，演示如何使用R語言計算FDR：

```R

# 生成一組隨機(jī)數(shù)據(jù)

set.seed(1)

pvalues <- runif(1000)

# 使用Benjamini-Hochberg校正方法計算FDR

fdr_bh <- p.adjust(pvalues, method = 'BH')

# 輸出前10個FDR校正后的p值

head(fdr_bh, 10)

```

在這個示例中，我們首先生成了一組隨機(jī)的p值，然后使用p.adjust函數(shù)對其進(jìn)行了Benjamini-Hochberg校正。最后，我們輸出了前10個FDR校正后的p值。

需要注意的是，F(xiàn)DR校正可以幫助我們減少假陽性的概率，但并不能完全消除其存在。因此，在進(jìn)行生物信息學(xué)分析時，我們需要謹(jǐn)慎評估結(jié)果，并進(jìn)行進(jìn)一步的驗(yàn)證。