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COPA- cancer outlier profile analysis

机译:COPA-癌症离群特征分析

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摘要

Chromosomal translocations are common in cancer, and in some cases may be causal in the progression of the disease. Using microarrays, in which the expression of thousands of genes are simultaneously measured, could potentially allow one to detect recurrent translocations for a particular cancer type. Standard statistical tests, such as the t-test are not suited for detecting these translocations, but a simple test based on robust centering and scaling of the data to help detect outlier samples, followed by a search for pairs of samples with mutually exclusive outliers, may be used to find genes involved in recurrent translocations. We have implemented this method, termed Cancer Outlier Profile Analysis (COPA) in an R package (that we call the copa package), and show its applicability on a publicly available dataset.
机译:染色体易位在癌症中很常见,在某些情况下可能是疾病进展的原因。使用同时测量数千种基因表达的微阵列,可能会允许人们检测特定癌症类型的复发易位。标准统计检验(例如t检验)不适合检测这些易位,而是基于数据的稳固居中和缩放以帮助检测异常值样本的简单测试,然后搜索具有互斥异常值的样本对,可用于寻找与反复易位有关的基因。我们已经在R包(我们称为copa包)中实施了这种方法,称为癌症离群点分析(COPA),并在公开可用的数据集上显示了其适用性。

著录项

  • 来源
    《Bioinformatics》 |2006年第23期|p. 2950-2951|共2页
  • 作者

    MacDonald JW; Ghosh D;

  • 作者单位

    Univ Michigan, Ctr Canc, Ann Arbor, MI 48109 USA;

    Univ Michigan, Dept Biostat, Ann Arbor, MI 48109 USA;

  • 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

    PROSTATE-CANCER;

    机译:前列腺癌;
  • 入库时间 2022-08-17 23:49:55

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