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Considerations when using the significance analysis of microarrays (SAM) algorithm

机译:使用微阵列重要性分析(SAM)算法时的注意事项

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摘要

BackgroundUsers of microarray technology typically strive to use universally acceptable data analysis strategies to determine significant expression changes in their experiments. One of the most frequently utilised methods for gene expression data analysis is SAM (significance analysis of microarrays). The impact of selection thresholds, on the output from SAM, may critically alter the conclusion of a study, yet this consideration has not been systematically evaluated in any publication.
机译:背景技术微阵列技术的用户通常努力使用普遍接受的数据分析策略来确定实验中显着的表达变化。用于基因表达数据分析的最常用方法之一是SAM(微阵列的重要性分析)。选择阈值对SAM输出的影响可能会严重改变研究结论,但是尚未在任何出版物中对此评估进行系统评估。

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