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The effects of normalization on the correlation structure of microarray data

机译:归一化对微阵列数据相关结构的影响

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摘要

BackgroundStochastic dependence between gene expression levels in microarray data is of critical importance for the methods of statistical inference that resort to pooling test-statistics across genes. It is frequently assumed that dependence between genes (or tests) is suffciently weak to justify the proposed methods of testing for differentially expressed genes. A potential impact of between-gene correlations on the performance of such methods has yet to be explored.
机译:背景技术微阵列数据中基因表达水平之间的随机依赖性对于统计推断方法至关重要,该方法依赖于跨基因汇总测试统计数据。经常假定基因(或测试)之间的依赖性很弱,不足以证明所提出的差异表达基因测试方法的合理性。基因间相关性对这种方法的性能的潜在影响尚待探索。

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