高密度归一化方法的比较基于方差和偏倚的寡核苷酸阵列数据

动机：在进行实验时涉及多个高密度寡核苷酸阵列消除数组之间的变化源很重要非生物起源。规范化是一个减少这种变化。常见的情况是Affymetrix提供的阵列和标准规范化在这些情况下表现不佳。

结果：我们提出了三种方法在探针强度级别执行归一化。这些方法被称为完整数据方法，因为它们使用实验中所有数组的数据，以形成归一化关系。将这些算法与以下两种方法进行比较：基线阵列的使用：一种基于单数缩放的算法以及使用非线性规范化关系的方法比较表达测量的可变性和偏差。两个公开可用的数据集用于执行比较。最简单、最快速的完整数据方法是被发现表现良好。

可用性：实现所有三种功能的软件完整数据规范化方法的一部分R包Affy的一部分，它是生物导体的一部分项目http://www.bioconductor.org.

联系人：bolstad@stat.berkeley.edu.

补充信息：附加数字可以在http://www.stat.berkeley.edu网站/~bolstad/normalize/index.html