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Three-parameter lognormal distribution ubiquitously found in cDNA microarray data and its application to parametric data treatment

机译:cDNA微阵列数据中普遍存在的三参数对数正态分布及其在参数数据处理中的应用

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摘要

BackgroundTo cancel experimental variations, microarray data must be normalized prior to analysis. Where an appropriate model for statistical data distribution is available, a parametric method can normalize a group of data sets that have common distributions. Although such models have been proposed for microarray data, they have not always fit the distribution of real data and thus have been inappropriate for normalization. Consequently, microarray data in most cases have been normalized with non-parametric methods that adjust data in a pair-wise manner. However, data analysis and the integration of resultant knowledge among experiments have been difficult, since such normalization concepts lack a universal standard.
机译:背景为了消除实验差异,必须在分析之前对微阵列数据进行标准化。如果有合适的统计数据分布模型可用,则参数方法可以规范一组具有共同分布的数据集。尽管已经针对微阵列数据提出了这样的模型,但是它们并不总是适合真实数据的分布,因此不适用于标准化。因此,在大多数情况下,微阵列数据已通过非参数方法进行了标准化,该方法以成对的方式调整数据。但是,由于此类归一化概念缺乏通用标准,因此数据分析和实验之间的结果知识整合一直很困难。

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