An empirical Bayes' approach to joint analysis of multiple microarray gene expression studies.
An empirical Bayes' approach to joint analysis of multiple microarray gene expression studies.
复制标题
经验贝叶斯对多个微阵列基因表达研究联合分析的方法。
DOI：
10.1111/j.1541-0420.2011.01602.x
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发表时间：
2011-12
期刊：
影响因子：
1.9
通讯作者：
Yuan M
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ruan L;Yuan M
随着基因表达研究的普及和样本量不足导致的重复性相对较低，自然需要考虑联合分析，将不同实验的数据有效地结合起来，以提高准确性。我们提出了一种基于模型的方法，通过整合来自不同研究的数据来更好地识别差异表达基因。该模型可以无缝地适应广泛的研究，包括在不同平台上进行的研究，通过将每个数据与不同的参数集拟合，和/或在不同但重叠的生物条件下进行的研究。基于模型的推断可以用经验贝叶斯方法来完成。由于研究之间的信息共享，联合分析极大地改善了基于个体分析的推断。仿真研究和实际数据实例证明了该方法在实际应用中经常出现的各种复杂情况下的有效性。
With the prevalence of gene expression studies and the relatively low reproducibility caused by insufficient sample sizes, it is natural to consider joint analysis that could combine data from different experiments effectively in order to achieve improved accuracy. We present in this paper a model-based approach for better identification of differentially expressed genes by incorporating data from different studies. The model can accommodate in a seamless fashion a wide range of studies including those performed at different platforms by fitting each data with different set of parameters, and/or under different but overlapping biological conditions. Model-based inferences can be done in an empirical Bayes fashion. Because of the information sharing among studies, the joint analysis dramatically improves inferences based on individual analysis. Simulation studies and real data examples are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed approach under a variety of complications that often arise in practice.
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