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Meta-analysis of gene expression data: a predictor-based approach

机译:基因表达数据的荟萃分析:基于预测变量的方法

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摘要

Motivation: With the increasing availability of cancer microarray data sets there is a growing need for integrative computational methods that evaluate multiple independent microarray data sets investigating a common theme or disorder. Meta-analysis techniques are designed to overcome the low sample size typical to microarray experiments and yield more valid and informative results than each experiment separately.
机译:动机:随着癌症微阵列数据集可用性的增加,对评估多个共同主题或病症的多个独立微阵列数据集的综合计算方法的需求日益增长。荟萃分析技术旨在克服微阵列实验典型的低样本量,并比每个实验分别产生更有效和更有意义的结果。

著录项

  • 来源
    《Bioinformatics》 |2007年第13期|1599-1606|共8页
  • 作者单位

    School of Medicine Tel-Aviv University Tel-Aviv 69978;

    Interdisciplinary Center for Neural Computation Hebrew University Jerusalem 91904 and;

    School of Computer Science Tel-Aviv University Tel-Aviv 69978 Israel;

  • 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
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