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马库斯·施米德伯格;埃斯梅拉达·维塞多;乌尔里希·曼斯曼

微阵列数据质量评估和控制中统计方法之间一致性的实证研究。 （英文） Zbl 1304.65066号

计算。斯达。 26，第2期，259-277（2011）.
摘要：由于微阵列数据质量可以影响微阵列分析过程的每个步骤，因此质量评估和控制是不可或缺的一部分。它检测超出可接受的随机波动水平的发散测量。该实证研究确定了arrayQualityMetrics软件包版本2.2.2中用于微阵列异常值检测的六种质量评估方法之间的关联和相关性。为了评估两种不同的一致性测试——Cohen’s Kappa，采用同质性边缘标准和AC1统计——，使用了来自公共ArrayExpress数据库的Pearson相关系数和真实微阵列数据。在目前提出的六种统计方法中，只有四种方法可以评估数据集的质量，以全面量化大量微阵列中的质量信息。这节省了计算时间，降低了分析员的决策复杂性。新提出的规则通过生物医学研究的数据集进行了验证。

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法

关键词：

实证研究;微阵列;质量评估和控制;生物导体

软件：

阿菲;R（右）;简单;生物导体;全球气候变化评估;多芯;阵列质量指标;affy段落;ArrayExpress公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Schmidberger}等人，《计算》。Stat.26，No.2，259--277（2011；Zbl 1304.65066）
全文： 内政部

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