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Taux de fausses découvertes

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Cette page décrit brièvement le False Discovery Rate (FDR) et fournit une liste de ressources annotée.

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Lors de l'analyse des résultats d'études pangénomiques, des milliers de tests d'hypothèses sont souvent menés simultanément. L'utilisation de la méthode traditionnelle de Bonferroni pour corriger les comparaisons multiples est trop prudente, car se prémunir contre l'apparition de faux positifs conduira à de nombreux résultats manqués. Afin de pouvoir identifier autant de comparaisons significatives que possible tout en maintenant un faible taux de faux positifs, le taux de fausses découvertes (FDR) et son analogue la valeur q sont utilisés.

Définir le problème
Lors de la réalisation de tests d'hypothèse, par exemple pour voir si deux moyennes sont significativement différentes, nous calculons une valeur p, qui est la probabilité d'obtenir une statistique de test aussi ou plus extrême que celle observée, en supposant que l'hypothèse nulle est vraie. Si nous avions une valeur p de 0,03, par exemple, cela signifierait que si notre hypothèse nulle est vraie, il y aurait 3% de chances d'obtenir notre statistique de test observée ou une statistique plus extrême. Comme il s'agit d'une faible probabilité, nous rejetons l'hypothèse nulle et disons que les moyennes sont significativement différentes. Nous aimons généralement garder cette probabilité en dessous de 5%. Lorsque nous définissons notre alpha à 0,05, nous disons que nous voulons que la probabilité qu'un résultat nul soit qualifié de significatif soit inférieure à 5%. En d'autres termes, nous voulons que la probabilité d'une erreur de type I, ou d'un faux positif, soit inférieure à 5%.

Lorsque nous effectuons des comparaisons multiples (j'appellerai chaque test une caractéristique), nous avons une probabilité accrue de faux positifs. Plus vous avez de fonctionnalités, plus il y a de chances qu'une fonctionnalité nulle soit qualifiée de significative. Le taux de faux positifs (FPR), ou taux d'erreur par comparaison (PCER), est le nombre attendu de faux positifs sur tous les tests d'hypothèse effectués. Donc, si nous contrôlons le FPR à un alpha de 0,05, nous garantissons que le pourcentage de faux positifs (caractéristiques nulles appelées significatives) sur tous les tests d'hypothèse est de 5% ou moins. Cette méthode pose problème lorsque l'on effectue un grand nombre de tests d'hypothèses. Par exemple, si nous menions une étude à l'échelle du génome sur l'expression différentielle des gènes entre les tissus tumoraux et les tissus sains, et que nous testions 1 000 gènes et contrôlions le FPR, en moyenne 50 gènes vraiment nuls seront qualifiés de significatifs. Cette méthode est trop libérale, puisque nous ne voulons pas avoir un si grand nombre de faux positifs.

En règle générale, les procédures de comparaisons multiples contrôlent plutôt le taux d'erreur par famille (FWER), qui est la probabilité d'avoir un ou plusieurs faux positifs sur tous les tests d'hypothèse effectués. La correction de Bonferroni couramment utilisée contrôle le FWER. Si nous testons chaque hypothèse à un niveau de signification de (alpha/# de tests d'hypothèse), nous garantissons que la probabilité d'avoir un ou plusieurs faux positifs est inférieure à alpha. Donc, si alpha était de 0,05 et que nous testions nos 1000 gènes, nous testerions chaque valeur p à un niveau de signification de 0,00005 pour garantir que la probabilité d'avoir un ou plusieurs faux positifs est de 5 % ou moins. Cependant, se prémunir contre un seul faux positif peut être trop strict pour les études pangénomiques et peut conduire à de nombreux résultats manqués, surtout si nous nous attendons à ce qu'il y ait de nombreux vrais positifs.

Le contrôle du taux de fausses découvertes (FDR) est un moyen d'identifier autant de caractéristiques significatives que possible tout en enregistrant une proportion relativement faible de faux positifs.

Étapes pour contrôler le taux de fausses découvertes :

  • Contrôle du FDR au niveau α *(c'est-à-dire que le niveau attendu de fausses découvertes divisé par le nombre total de découvertes est contrôlé)

E [V⁄R]

  • Calculer les valeurs p pour chaque test d'hypothèse et ordre (du plus petit au plus grand, P(min)…….P(max))

  • Pour la ième valeur p ordonnée, vérifiez si les conditions suivantes sont satisfaites :

P (i) ≤ α × i / m

Si vrai, alors significatif

*Limitation : si le taux d'erreur (α) très élevé peut entraîner une augmentation du nombre de faux positifs parmi les résultats significatifs

Le taux de fausses découvertes (FDR)

Le FDR est le taux auquel les caractéristiques dites significatives sont vraiment nulles.
FDR = attendu (# fausses prédictions/# total des prédictions)

Le FDR est le taux auquel les caractéristiques dites significatives sont vraiment nulles. Un FDR de 5% signifie que, parmi toutes les caractéristiques dites significatives, 5% d'entre elles sont vraiment nulles. Tout comme nous définissons alpha comme seuil pour la valeur p pour contrôler le FPR, nous pouvons également définir un seuil pour la valeur q, qui est l'analogue FDR de la valeur p. Un seuil de valeur p (alpha) de 0,05 donne un FPR de 5 % parmi toutes les caractéristiques vraiment nulles. Un seuil de valeur q de 0,05 donne un FDR de 5 % parmi toutes les caractéristiques dites significatives. La valeur q est la proportion attendue de faux positifs parmi toutes les caractéristiques aussi ou plus extrêmes que celle observée.

Dans notre étude de 1000 gènes, disons que le gène Y avait une valeur p de 0,00005 et une valeur q de 0,03. La probabilité qu'une statistique de test d'un gène exprimé de manière non différentielle soit aussi ou plus extrême que la statistique de test pour le gène Y est de 0,00005. Cependant, la statistique de test du gène Y peut être très extrême, et peut-être que cette statistique de test est peu probable pour un gène exprimé de manière différentielle. Il est tout à fait possible qu'il y ait vraiment des gènes exprimés de manière différentielle avec des statistiques de test moins extrêmes que le gène Y. L'utilisation de la valeur q de 0,03 nous permet de dire que 3% des gènes aussi extrêmes ou plus valeurs) car le gène Y sont des faux positifs. L'utilisation de valeurs q nous permet de décider combien de faux positifs nous sommes prêts à accepter parmi toutes les caractéristiques que nous appelons significatives. Ceci est particulièrement utile lorsque nous souhaitons faire un grand nombre de découvertes pour une confirmation ultérieure (c. Ceci est également utile dans les études à l'échelle du génome où nous nous attendons à ce qu'une partie importante des fonctionnalités soit vraiment alternative, et nous ne voulons pas restreindre notre capacité de découverte.

où est le collège du roi

Le FDR a quelques propriétés utiles. Si toutes les hypothèses nulles sont vraies (il n'y a pas vraiment de résultats alternatifs) le FDR=FWER. Lorsqu'il existe un certain nombre d'hypothèses réellement alternatives, le contrôle du FWER contrôle également automatiquement le FDR.

La puissance de la méthode FDR (rappelons que la puissance est la probabilité de rejeter l'hypothèse nulle lorsque l'alternative est vraie) est uniformément supérieure à celle des méthodes de Bonferroni. L'avantage de puissance du FDR sur les méthodes de Bonferroni augmente avec un nombre croissant de tests d'hypothèses.

Estimation du FDR
(D'après Storey et Tibshirani, 2003)

Définitions : t : seuilV : # de faux positifsS : # de caractéristiques appelées significatives m0 : # de caractéristiques vraiment nulles m : nombre total de tests d'hypothèse (caractéristiques)
Le FDR à un certain seuil, t, est le FDR(t). FDR(t) ≈ E[V(t)]/E[S(t)] –> le FDR à un certain seuil peut être estimé comme le nombre attendu de faux positifs à ce seuil divisé par le nombre attendu de caractéristiques dites significatives à ce seuil.
Comment estimer E[S(t)] ?
E[S(t)] est simplement S(t), le nombre de valeurs p observées t (c'est-à-dire le nombre de caractéristiques que nous appelons significatives au seuil choisi). La probabilité qu'une valeur p nulle soit ≤ t est t (lorsque alpha = 0,05, il y a une probabilité de 5 % qu'une caractéristique vraiment nulle ait une valeur p inférieure au seuil par hasard et est donc appelée significative).
Comment estimer E[V(t)] ?
E[V(t)]=m0*t –> le nombre attendu de faux positifs pour un seuil donné est égal au nombre de caractéristiques vraiment nulles multiplié par la probabilité qu'une caractéristique nulle soit qualifiée de significative.
Comment estimer m0 ?
La vraie valeur de m0 est inconnue. Nous pouvons estimer la proportion de caractéristiques qui sont vraiment nulles, m0/m = π0.
Nous supposons que les valeurs p des caractéristiques nulles seront uniformément distribuées (ont une distribution plate) entre [0,1]. La hauteur de la distribution plate donne une estimation prudente de la proportion globale de valeurs p nulles, π0. Par exemple, l'image ci-dessous tirée de Storey et Tibshirani (2003) est un histogramme de densité de 3000 valeurs p pour 3000 gènes provenant d'une étude d'expression génique. La ligne pointillée représente la hauteur de la partie plate de l'histogramme. Nous nous attendons à ce que les caractéristiques vraiment nulles forment cette distribution plate à partir de [0,1], et les caractéristiques vraiment alternatives soient plus proches de 0.

π0 est quantifié comme , où lambda est le paramètre de réglage (par exemple, dans l'image ci-dessus, nous pourrions sélectionner lambda=0,5, car après une valeur p de 0,5 la distribution est assez plate. La proportion de caractéristiques vraiment nulles est égale au nombre de p -valeurs supérieures à lambda divisées par m(1-lambda). Comme lambda s'approche de 0 (lorsque la majeure partie de la distribution est plate), le dénominateur sera approximativement m, de même que le numérateur puisque la majorité des valeurs p sera supérieure que lambda, et π0 sera approximativement 1 (toutes les caractéristiques sont nulles).
Le choix de lambda est généralement automatisé par des programmes statistiques.

Maintenant que nous avons estimé π0, nous pouvons estimer FDR(t) comme
Le numérateur de cette équation n'est que le nombre attendu de faux positifs, puisque π0*m est le nombre estimé d'hypothèses vraiment nulles et t est la probabilité qu'une caractéristique vraiment nulle soit qualifiée de significative (étant en dessous du seuil t). Le dénominateur, comme nous l'avons dit plus haut, est simplement le nombre de caractéristiques dites significatives.
La valeur q pour une caractéristique est alors le FDR minimum qui peut être atteint en appelant cette caractéristique significative.

(Remarque : les définitions ci-dessus supposent que m est très grand, et donc S>0. Lorsque S=0 le FDR est indéfini, donc dans la littérature statistique la quantité E[V/?S?|S>0]?*Pr (S>0) est utilisé comme FDR. Alternativement, le FDR positif (pFDR) est utilisé, qui est E[V/S?|S>0]. Voir Benjamini et Hochberg (1995) et Storey et Tibshirani (2003) pour plus d'informations.)

Lectures

Manuels et chapitres

AVANCÉES RÉCENTES EN BIOSTATISTIQUE (Volume 4) :
Taux de fausses découvertes, analyse de survie et sujets connexes
Edité par Manish Bhattacharjee (New Jersey Institute of Technology, États-Unis), Sunil K Dhar (New Jersey Institute of Technology, États-Unis) et Sundarraman Subramanian (New Jersey Institute of Technology, États-Unis).
http://www.worldscibooks.com/lifesci/8010.html
Le premier chapitre de ce livre passe en revue les procédures de contrôle du FDR qui ont été proposées par d'éminents statisticiens dans le domaine, et propose une nouvelle méthode adaptative qui contrôle le FDR lorsque les valeurs p sont indépendantes ou positivement dépendantes.

Biostatistique intuitive : un guide non mathématique de la pensée statistique
par Harvey Motulsky
http://www.amazon.com/Intuitive-Biostatistics-Nonmathematical-Statistical-Thinking/dp/product-description/0199730067
Il s'agit d'un livre de statistiques écrit pour les scientifiques qui manquent de connaissances statistiques complexes. La partie E, Challenges in Statistics, explique en termes simples le problème des comparaisons multiples et les différentes manières de le traiter, y compris des descriptions de base du taux d'erreur par famille et du FDR.

Inférence à grande échelle : méthodes bayésiennes empiriques pour l'estimation, les tests et la prédiction
par Efron, B. (2010). Institute of Mathematical Statistics Monographies, Cambridge University Press.
http://www.amazon.com/gp/product/0521192498/ref=as_li_ss_tl?ie=UTF8&tag=chrprobboo-20&linkCode=as2&camp=1789&creative=390957&creativeASIN=0521192498
Il s'agit d'un livre qui passe en revue le concept de FDR et explore sa valeur non seulement en tant que procédure d'estimation, mais également en tant qu'objet de test de signification. L'auteur fournit également une évaluation empirique de l'exactitude des estimations du FDR.

Articles méthodologiques

Benjamini, Y. et Y. Hochberg (1995). Contrôler le taux de fausses découvertes : une approche pratique et puissante des tests multiples. Journal de la Royal Statistical Society. Série B (Méthodologique) 57(1) : 289-300.
Cet article de 1995 était la première description formelle du FDR. Les auteurs expliquent mathématiquement le lien entre le FDR et le taux d'erreur familial (FWER), fournissent un exemple simple d'utilisation du FDR et mènent une étude de simulation démontrant la puissance de la procédure FDR par rapport aux procédures de type Bonferroni.

Storey, J.D. et R. Tibshirani (2003). Importance statistique pour les études pangénomiques. Actes de la National Academy of Sciences 100 (16) : 9440-9445.
Cet article explique ce qu'est le FDR et pourquoi il est important pour les études pangénomiques, et explique comment le FDR peut être estimé. Il donne des exemples de situations dans lesquelles le FDR serait utile et fournit un exemple pratique de la façon dont les auteurs ont utilisé le FDR pour analyser les données d'expression génique différentielle des puces à ADN.

Étage JD. (2010) Taux de fausses découvertes. Dans International Encyclopedia of Statistical Science, Lovric M (éditeur).
Un très bon article sur le contrôle du FDR, le FDR positif (pFDR) et la dépendance. Recommandé pour obtenir un aperçu simplifié du FDR et des méthodes associées pour des comparaisons multiples.

Reiner A, Yekutieli D, Benjamini Y : identification des gènes exprimés de manière différentielle à l'aide de procédures de contrôle du taux de fausse découverte. Bioinformatique 2003, 19(3) : 368-375.
Cet article utilise des données de puces à ADN simulées pour comparer trois procédures de contrôle FDR basées sur le rééchantillonnage à la procédure Benjamini-Hochberg. Le rééchantillonnage des statistiques de test est effectué de manière à ne pas supposer la distribution de la statistique de test de l'expression différentielle de chaque gène.

Verhoeven KJF, Simonsen KL, McIntyre LM : Implémentation du contrôle du taux de fausses découvertes : augmentez votre puissance. Oikos 2005, 108(3) :643-647.
Cet article explique la procédure Benjamini-Hochberg, fournit un exemple de simulation et discute des développements récents dans le domaine FDR qui peuvent fournir plus de puissance que la méthode FDR originale.

Stan Pounds et Cheng Cheng (2004) Amélioration de l'estimation du taux de fausses découvertes Bioinformatique Vol. 20 non. 11 2004, pages 1737-1745.
Cet article présente une méthode appelée l'histogramme des espacements LOESS (SPLOSH). Cette méthode est proposée pour estimer le FDR conditionnel (cFDR), la proportion attendue de faux positifs à condition d'avoir k résultats « significatifs ».

Daniel Yekutieli , Yoav Benjamini (1998) Taux de fausses découvertes basé sur le rééchantillonnage contrôlant plusieurs procédures de test pour les statistiques de test corrélées Journal of Statistical Planning and Inference 82 (1999) 171-196.
Cet article présente une nouvelle procédure de contrôle FDR pour traiter les statistiques de test qui sont corrélées les unes aux autres. La méthode consiste à calculer une valeur p basée sur le rééchantillonnage. Les propriétés de cette méthode sont évaluées à l'aide d'une étude de simulation.

Yoav Benjamini et Daniel Yekutieli (2001) Le contrôle du taux de fausses découvertes dans les tests multiples sous dépendance The Annals of Statistics 2001, Vol. 29, n° 4, 1165-1188.
La méthode FDR qui a été proposée à l'origine était destinée à être utilisée dans des tests d'hypothèses multiples de statistiques de tests indépendants. Cet article montre que la méthode FDR originale contrôle également le FDR lorsque les statistiques de test ont une dépendance de régression positive sur chacune des statistiques de test correspondant à la véritable hypothèse nulle. Un exemple de statistiques de test dépendantes serait le test de plusieurs critères d'évaluation entre les groupes de traitement et de contrôle dans un essai clinique.

John D. Storey (2003) Le taux de fausses découvertes positives : une interprétation bayésienne et une valeur q The Annals of Statistics 2003, Vol. 31, n° 6, 2013-2035.
Cet article définit le taux de faux positifs positifs (pFDR), qui est le nombre attendu de faux positifs sur tous les tests appelés significatifs étant donné qu'il y a au moins un résultat positif. L'article fournit également une interprétation bayésienne du pFDR.

Yudi Pawitan, Stefan Michiels, Serge Koscielny, Arief Gusnanto et Alexander Ploner (2005) Taux de fausses découvertes, sensibilité et taille de l'échantillon pour les études sur microréseaux Bioinformatique Vol. 21 non. 13 2005, pages 3017-3024.
Cet article décrit une méthode de calcul de la taille de l'échantillon pour une étude comparative à deux échantillons basée sur le contrôle et la sensibilité du FDR.

Grant GR, Liu J, Stoeckert CJ Jr. (2005) Une approche pratique du taux de fausses découvertes pour identifier les modèles d'expression différentielle dans les données de puces à ADN. Bioinformatique. 2005, 21(11) : 2684-90.
Les auteurs décrivent les méthodes d'estimation de permutation et discutent des problèmes concernant le choix des chercheurs en matière de méthodes de transformation des statistiques et des données. L'optimisation de la puissance liée à l'utilisation des données des microréseaux est également explorée.

Jianqing Fan, Frederick L. Moore, Xu Han, Weijie Gu, Estimation de la proportion de fausses découvertes sous dépendance de covariance arbitraire. J Am Stat Assoc. 2012 ; 107(499) : 1019-1035.
Cet article propose et décrit une méthode de contrôle du FDR basée sur une approximation des facteurs principaux de la matrice de covariance des statistiques de test.

Articles d'application

Han S, Lee K-M, Park SK, Lee JE, Ahn HS, Shin HY, Kang HJ, Koo HH, Seo JJ, Choi JE et al : étude d'association pangénomique sur la leucémie lymphoblastique aiguë chez l'enfant en Corée. Recherche sur la leucémie 2010, 34 (10) : 1271-1274.
Il s'agissait d'une étude d'association pangénomique (GWAS) testant un million de polymorphismes nucléotidiques simples (SNP) pour une association avec la leucémie lymphoblastique aiguë (LAL) infantile. Ils ont contrôlé le FDR à 0,2 et ont trouvé que 6 SNP dans 4 gènes différents étaient fortement associés au risque de LAL.

Pedersen, K.S., Bamlet, W.R., Oberg, A.L., de Andrade, M., Matsumoto, M.E., Tang, H., Thibodeau, S.N., Petersen, G.M. et Wang, L. (2011). La signature de méthylation de l'ADN des leucocytes différencie les patients atteints de cancer du pancréas des témoins sains. PLoS ONE 6, e18223.
Cette étude contrôlée pour un FDR<0.05 when looking for differentially methylated genes between pancreatic adenoma patients and healthy controls to find epigenetic biomarkers of disease.

Daniel W. Lin, Liesel M. FitzGerald, Rong Fu, Erika M. Kwon, Siqun Lilly Zheng, Suzanne et al. Les variantes génétiques des gènes LEPR, CRY1, RNASEL, IL4 et ARVCF sont des marqueurs pronostiques du cancer de la prostate spécifique Mortalité (2011), Cancer Epidemiol Biomarkers Prev.2011;20:1928-1936. Cette étude a examiné la variation des gènes candidats sélectionnés liés à l'apparition du cancer de la prostate afin de tester sa valeur pronostique chez les individus à haut risque. Le FDR a été utilisé pour classer les polymorphismes nucléotidiques simples (SNP) et identifier les snps les plus intéressants.

programmes de maîtrise en administration de la santé

Radom-Aizik S, Zaldivar F, Leu S-Y, Adams GR, Oliver S, Cooper DM: Effets de l'exercice sur l'expression des microARN dans les cellules mononucléées du sang périphérique des jeunes hommes. Science clinique et translationnelle 2012, 5 (1) : 32-38.
Cette étude a examiné le changement dans l'expression des microARN avant et après l'exercice à l'aide d'un microarray. Ils ont utilisé la procédure Benjamini-Hochberg pour contrôler le FDR à 0,05 et ont trouvé que 34 des 236 microARN étaient exprimés de manière différentielle. Les chercheurs ont ensuite sélectionné des microARN parmi ces 34 pour être confirmés par PCR en temps réel.

Sites Internet

Package statistique R
http://genomine.org/qvalue/results.html
Code R annoté utilisé pour analyser les données dans l'article de Storey et Tibshirani (2003), y compris le lien vers le fichier de données. Ce code peut être adapté pour fonctionner avec n'importe quelle donnée de tableau.

http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/html/qvalue.html
paquet qvalue pour R.

http://journal.r-project.org/archive/2009-1/RJournal_2009-1.pdf

Journal R Project est une publication en libre accès à comité de lecture de la R Foundation for Statistical Computing. Ce volume fournit un article intitulé « Estimation de la taille de l'échantillon tout en contrôlant les taux de fausse découverte pour les expériences sur les microréseaux » par Megan Orr et Peng Liu. Des fonctions spécifiques et des exemples détaillés sont fournis.

http://strimmerlab.org/notes/fdr.html
Ce site Web fournit une liste de logiciels R pour l'analyse FDR, avec des liens vers leurs pages d'accueil pour une description des fonctionnalités du package.

SAS
http://support.sas.com/documentation/cdl/en/statug/63347/HTML/default/viewer.htm#statug_multtest_sect001.htm
Description de PROC MUTTEST dans SAS, qui fournit des options pour contrôler le FDR à l'aide de différentes méthodes.

ETAT
http://www.stata-journal.com/article.html?article=st0209
Fournit des commandes STATA pour le calcul des valeurs q pour les procédures de tests multiples (calcul des valeurs q ajustées par FDR).

FDR_ressources Web générales
http://www.math.tau.ac.il/~ybenja/fdr/index.htm
Site Web géré par les statisticiens de l'Université de Tel-Aviv qui ont officiellement introduit le FDR.

http://www.math.tau.ac.il/~ybenja/
Ce site FDR a de nombreuses références disponibles. La conférence sur le FDR est disponible pour examen.

http://www.cbil.upenn.edu/PaGE/fdr.html
Belle explication concise de FDR. Un résumé utile en un coup d'œil avec un exemple est fourni.

http://www.rowett.ac.uk/~gwh/False-positives-and-the-qvalue.pdf
Un bref aperçu des faux positifs et des valeurs q.

Cours

Un didacticiel sur le contrôle des fausses découvertes par Christopher R. Genovese Département de statistique Carnegie Mellon University.
Ce powerpoint est un tutoriel très complet pour toute personne intéressée à apprendre les fondements mathématiques du FDR et les variations sur le FDR.

Tests multiples par Joshua Akey, Département des sciences du génome, Université de Washington.
Ce powerpoint fournit une compréhension très intuitive des comparaisons multiples et du FDR. Cette conférence est bonne pour ceux qui recherchent une compréhension simple du FDR sans beaucoup de mathématiques.

Estimation du taux de fausses découvertes locales dans la détection de l'expression différentielle entre deux classes.
Présentation par Geoffrey MacLachlan, professeur, Université du Queensland, Australie.
www.youtube.com/watch?v=J4wn9_LGPcY
Cette conférence vidéo a été utile pour en savoir plus sur le FDR local, qui est la probabilité qu'une hypothèse spécifique soit vraie, compte tenu de sa statistique de test spécifique ou de sa valeur p.

Procédures de contrôle du taux de fausses découvertes pour les tests discrets
Présentation par Ruth Heller, professeure, Département de statistique et de recherche opérationnelle. Université de Tel-Aviv
http://www.youtube.com/watch?v=IGjElkd4eS8
Cette conférence vidéo a été utile pour en apprendre davantage sur l'application du contrôle FDR sur des données discrètes. Plusieurs procédures d'augmentation et d'abaissement pour le contrôle FDR lorsqu'il s'agit de données discrètes sont discutées. Les alternatives qui contribuent finalement à augmenter la puissance sont examinées.

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Amal Clooney est une avocate spécialisée en droit international et droits de l'homme. Elle représente des clients devant les tribunaux internationaux, notamment la Cour pénale internationale, la Cour internationale de justice et la Cour européenne des droits de l'homme. Parallèlement au travail judiciaire, elle conseille les gouvernements et les particuliers sur des questions juridiques dans ses domaines d'expertise. Le professeur Clooney est classé dans les répertoires juridiques Legal 500 et Chambers and Partners comme un avocat de premier plan en droit international, droits de l'homme et droit pénal. Elle est décrite comme «un brillant esprit juridique», un «avocat très efficace et concentré» et «un avocat fantastiquement innovant» qui est «tactiquement de première classe» et «une combinaison rare de profondeur intellectuelle et de pragmatisme». Les annuaires soulignent sa 'connaissance approfondie du droit international public', sa capacité à galvaniser 'les chefs d'État, les ministres des Affaires étrangères et les entreprises... d'une manière très efficace pour les clients' et son 'engagement passionné pour le droit et la compassion pour le peuple'. ça sert'. Le professeur Clooney a été conseiller principal de Kofi Annan lorsqu'il était l'envoyé de l'ONU pour la Syrie. Elle a également été conseillère auprès de l'enquête des Nations Unies sur l'utilisation de drones armés et rapporteur pour l'Institut des droits de l'homme de l'International Bar Association sur l'indépendance de la justice. Elle est membre de l'équipe d'experts du Royaume-Uni sur la prévention des violences sexuelles dans les zones de conflit et du groupe d'experts du procureur général du Royaume-Uni sur le droit international public. Le professeur Clooney représente fréquemment des victimes d'atrocités de masse, notamment de génocide et de violence sexuelle, ainsi que des prisonniers politiques dans des affaires impliquant la liberté d'expression et le droit à un procès équitable. Elle a reçu le prix Gwen Ifill 2020 pour « réalisation extraordinaire et soutenue en faveur de la liberté de la presse » du Comité pour la protection des journalistes. Et elle est vice-présidente du Groupe d'experts juridiques de haut niveau sur la liberté des médias créé à la demande des gouvernements britannique et canadien et présidé par l'ancien président de la Cour suprême du Royaume-Uni, Lord Neuberger. Le professeur Clooney a travaillé à La Haye avec divers mécanismes de justice parrainés par l'ONU, notamment la Cour internationale de justice, le Tribunal pénal international pour l'ex-Yougoslavie et le Tribunal spécial pour le Liban. Elle est admise au barreau de New York et a exercé en tant qu'avocate contentieuse chez Sullivan & Cromwell LLP à New York. Elle est également co-fondatrice de la Clooney Foundation for Justice, qui vise à faire progresser la justice par la responsabilité.
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