Overdispersed logistic regression for SAGE: modelling multiple groups and covariates

doi:10.1186/1471-2105-5-144

比较研究

.2004年10月6日5:144。

doi:10.1186/1471-2105-5-144。

SAGE的过度分散逻辑回归：建模多组和协变量

基思·巴格利¹, 李登, 杰弗里·莫里斯, C马塞洛·阿尔达兹

附属公司

PMID： 15469612
预防性维修识别码： PMC524524型
内政部： 10.1186/1471-2105-5-144

比较研究

SAGE的过度分散逻辑回归：建模多组和协变量

基思·巴格利等。 BMC生物信息学. 2004.

.2004年10月6日5:144。

doi:10.1186/1471-2105-5-144。

作者

基思·巴格利¹, 李登, 杰弗里·莫里斯, C马塞洛·阿尔达兹

附属

¹美国德克萨斯州休斯顿UT M.D.安德森癌症中心生物统计学和应用数学系。kabagg@mdanderson.org

PMID： 15469612
预防性维修识别码： PMC524524型
内政部： 10.1186/1471-2105-144年

摘要

背景：基因表达序列分析（SAGE）数据中的两个主要可识别的变异来源是库内抽样变异性和组内库间异质性。大多数已发表的鉴别差异表达的方法只关注采样变异性。在最近的工作中，通过引入明确处理上述两种变异来源的β-二项式层次模型，解决了评估两组SAGE文库之间差异表达的问题。该模型产生了类似于加权双样本t检验的检验统计量。然而，当涉及的小组数量超过两个时，需要一种更通用的方法。

结果：我们描述了过度分散的逻辑回归如何提供这种泛化，并将其他协变量作为副产品合并到模型中。这种方法的优点是，逻辑回归例程在几个常见的统计包中可用。

结论：所述方法为分析SAGE数据提供了一种易于实现的工具，可以正确处理多种类型的变化，并允许更灵活的建模。

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