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A simple implementation of a normal mixture approach to differential gene expression in multiclass microarrays

机译:普通混合方法在多类微阵列中差异基因表达的简单实现

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摘要

Motivation: An important problem in microarray experiments is the detection of genes that are differentially expressed in a given number of classes. We provide a straightforward and easily implemented method for estimating the posterior probability that an individual gene is null. The problem can be expressed in a two-component mixture framework, using an empirical Bayes approach. Current methods of implementing this approach either have some limitations due to the minimal assumptions made or with more specific assumptions are computationally intensive.
机译:动机:微阵列实验中的一个重要问题是检测在给定类别中差异表达的基因。我们提供了一种简单易行的方法来估算单个基因为空的后验概率。该问题可以使用经验贝叶斯方法在两成分混合框架中表示。当前实现此方法的方法由于做出的最小假设而有一些局限性,或者更具体的假设是计算密集型的。

著录项

  • 来源
    《Bioinformatics》 |2006年第13期|p. 1608-1615|共8页
  • 作者

    McLachlan GJ; Bean RW; Jones LBT;

  • 作者单位

    Univ Queensland, Dept Math, St Lucia, Qld 4067, Australia;

    Univ Queensland, ARC Ctr Bioinformat, Inst Mol Biosci, St Lucia, Qld 4072, Australia;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 生物科学;
  • 关键词

    FALSE DISCOVERY RATE; MODEL; PERMUTATION; RATES;

    机译:虚假发现率;模型;置换;率;
  • 入库时间 2022-08-17 23:49:49

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