CGHpower: exploring sample size calculations for chromosomal copy number experiments

doi:10.1186/1471-2105-11-331

.2010年6月17日：11:331。

doi:10.1186/1471-2105-11-331。

CGHpower：探索染色体拷贝数实验的样本量计算

伊拉里·谢宁¹, 何塞·A·费雷拉, Sakari Knuutila公司, 杰里特·梅耶尔, 马克·范·德维尔, 鲍克·伊斯特拉

附属公司

PMID： 20565750
预防性维修识别码：项目经理2911457
内政部： 10.1186/1471-2105-11-331

CGHpower：探索染色体拷贝数实验的样本量计算

伊拉里·谢宁等。 BMC生物信息学. 2010.

.2010年6月17日：11:331。

doi:10.1186/1471-2105-11-331。

作者

伊拉里·谢宁¹, 何塞·A·费雷拉, Sakari Knuutila公司, 杰里特·梅耶尔, 马克·范·德维尔, 鲍克·伊斯特拉

附属

¹荷兰阿姆斯特丹VU大学医学中心病理学系。

PMID： 20565750
预防性维修识别码：项目经理2911457
内政部： 10.1186/1471-2105-11-331

摘要

背景：确定合适的样本量是计划微阵列实验的重要步骤。增加阵列的数量会提供更多的统计能力，但会增加实验的总成本。已经开发了几种用于表达阵列研究的样品大小测定方法，但到目前为止，还没有提出用于阵列比较基因组杂交（aCGH）的方法。

结果：在这里，我们探讨了比较两组aCGH实验的功率计算。在一个试点实验中，CGHpower估计了群体之间的生物多样性，并提供了一个统计框架，用于估计作为样本大小函数的平均功率。由于该方法需要试验数据，因此可以用于大型研究的规划阶段，也可以用于估计过去实验中获得的功率。

结论：提出的方法依赖于某些假设。根据我们对公共数据集和模拟数据集的评估，它们并不总是正确的。违反假设通常会导致不可靠的样本量估计。尽管有局限性，但至少据我们所知，这种方法是目前唯一可用于在aCGH背景下进行样本量计算的方法。此外，该方法的实施提供了诊断图，可以对其所基于的假设进行关键评估，从而对每种情况下样本量计算的可行性和可靠性进行评估。CGHpower web应用程序和评估数据集的程序输出可以在http://www.cangem.org/cghpower网站/

PubMed免责声明

数字

图1
**评估数据集的功率计算**。八个评估数据集和三个模拟的平均功率估计为样本大小的函数。错误发现率固定为10%。小符号的水平位置表示用于计算每种情况下估计值的数据集的实际大小。实际数据集用实线表示，其中三个模拟用虚线表示。其他模拟可在http://www.cangem.org/cghpower网站/.

图2
**诊断图**.两个估计值的优度*G公司*三个数据集的p值密度说明了CGHpower性能的不同场景。道格拉斯的数据集等。显示了A）从B）凸p值密度函数之后的满意的fit好性。Postma的数据集演示了普通操作等。C）较差的拟合是由D）p值密度导致的，对于较小的值，p值密度略有增加，但并不像预期的那样凸起。尼马克等。表示执行失败。E） *G公司*估计值略为严重，估计的功率曲线是一条平线（图1）。F） P值在低值时表现出比偶然预期的更低的密度。在这种情况下，建议在上传之前进行数据预处理，并且在CGHpower中只执行功率计算部分。

图3
**试点规模增加时的一致性**为了评估从较小飞行员获得的功率估计值是否实际上代表了较大的数据集，对Chin的子集进行了计算等。数据。不进行替换的重新取样用于获得原始数据集10%至90%的子集。每次重新采样重复十次，并对结果进行平均。小符号的水平位置标记用于获取每个功率估计值的子集的大小。

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