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【24h】

Underscoring Markers that Distinguish Ovarian, Breast, Prostate and Lung Cancer using Microarrays

机译:强调使用微阵列区分卵巢癌,乳腺癌,前列腺癌和肺癌的标志物

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摘要

1. Error modeling enables removal of false positives with low expression levels. 2. Our non-parametric algorithm (is not dependent on normally distributed data or fold-change calculations) highlight genes that are consistently differentially regulated in cancer cells compared to their corresponding normal tissue. 3. We were able to highlight differences in the different types of cancer.
机译:1.错误建模可以消除低表达水平的假阳性。 2.我们的非参数算法(不依赖于正态分布的数据或倍数变化计算)突出显示了与相应的正常组织相比,在癌细胞中始终受到差异调节的基因。 3.我们能够强调不同类型癌症的差异。

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