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The importance of gene-centring microarray data.

机译:基因定点微阵列数据的重要性。

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摘要

In the April, 2010, issue of The Lancet Oncology, Weigelt and colleagues1 investigate the association between three different methods of predicting molecular subtypes of breast cancer, all referred to as single sample predictors (SSPs). Their conclusions, however, are flawed by the use of uncentred microarray data. The original methods are all based on their correlation to expression centroids generated from three different gene lists. Weigelt and colleagues1 apply the methods to four different gene-expression datasets without performing the essential gene centring procedures before classification.
机译:在2010年4月出版的《柳叶刀肿瘤》杂志上,Weigert和他的同事们研究了三种预测乳腺癌分子亚型的方法之间的关联,这些方法均被称为单一样本预测器(SSP)。然而,他们的结论由于使用了无中心微阵列数据而存在缺陷。原始方法都是基于它们与从三个不同基因列表生成的表达质心的相关性。 Weigelt等[1]将这些方法应用于四个不同的基因表达数据集,而无需在分类之前执行基本的基因居中程序。

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