George W.W.W.W.Wright,Richard M.Simon,用于检测小型微阵列实验中差异基因表达的随机方差模型,生物信息学,第19卷,第18期,2003年12月,第2448–2455页,https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btg345
动机:微阵列技术为表征疾病的分子性质提供了一种有价值的方法。不幸的是,费用和有限的样本可用性往往导致研究样本量较小。这使得准确估计变异性变得困难,因为在逐个基因的基础上进行的方差估计几乎没有自由度,而且所有基因共享相同方差的假设不太可能成立。
结果:我们提出了一个模型,通过该模型从逆伽马分布中提取基因内方差,其参数在所有基因中进行估计。这导致测试统计数据与标准线性模型中使用的数据略有差异。我们证明了模型假设在实验数据上是有效的,并且该模型比标准测试更有能力检测表达式中的大变化,同时不会增加假阳性率。
可利用性:此方法已纳入BRB ArrayTools 3.0版(http://linus.nci.nih.gov/BRB-ArrayTools.html).
补充材料: ftp://linus.nci.nih.gov/pub/techreport/RVM_补充.pdf
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美国马里兰州贝塞斯达,MSC 7434,Executive Blvd.6130号,国家癌症研究所生物特征研究分所,邮编:20892-7434
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