The MicroArray Quality Control (MAQC)-II study of common practices for the development and validation of microarray-based predictive models.
The MicroArray Quality Control (MAQC)-II study of common practices for the development and validation of microarray-based predictive models.
复制标题
DOI：
10.1038/nbt.1665
复制
发表时间：
2010-08
影响因子：
46.9
通讯作者：
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
来自微阵列的基因表达数据正被用于预测临床前和临床终点，但这些预测的可靠性尚未建立。在MAQC-II项目中，36个独立团队分析了6个微阵列数据集，以生成预测模型，用于根据啮齿动物肺或肝毒性的13个终点之一对样本进行分类，或对人类乳腺癌、多发性骨髓瘤或神经母细胞瘤进行分类。使用多种分析方法的组合，总共建立了bb30万个模型。研究小组在不知道某些终点的生物学意义的情况下生成了预测模型，为了模拟临床现实，他们在未用于训练的数据上测试了这些模型。我们发现模型的性能很大程度上取决于端点和团队的熟练程度，不同的方法产生了相似性能的模型。MAQC-II的结论和建议应该对监管机构、研究委员会和评估全球基因表达分析方法的独立研究者有用。
Gene expression data from microarrays are being applied to predict preclinical and clinical endpoints, but the reliability of these predictions has not been established. In the MAQC-II project, 36 independent teams analyzed six microarray data sets to generate predictive models for classifying a sample with respect to one of 13 endpoints indicative of lung or liver toxicity in rodents, or of breast cancer, multiple myeloma or neuroblastoma in humans. In total, >30,000 models were built using many combinations of analytical methods. The teams generated predictive models without knowing the biological meaning of some of the endpoints and, to mimic clinical reality, tested the models on data that had not been used for training. We found that model performance depended largely on the endpoint and team proficiency and that different approaches generated models of similar performance. The conclusions and recommendations from MAQC-II should be useful for regulatory agencies, study committees and independent investigators that evaluate methods for global gene expression analysis.
登录
查看更多内容
使用不同微阵列平台生成的预测特征基因和分类器的一致性
DOI：
10.1038/tpj.2010.34
发表时间：
2010-08
期刊：
The pharmacogenomics journal
影响因子：
--
作者：
Fan X;Lobenhofer EK;Chen M;Shi W;Huang J;Luo J;Zhang J;Walker SJ;Chu TM;Li L;Wolfinger R;Bao W;Paules RS;Bushel PR;Li J;Shi T;Nikolskaya T;Nikolsky Y;Hong H;Deng Y;Cheng Y;Fang H;Shi L;Tong W
通讯作者：
Tong W
影响因子：
45.3
作者：
Decaux, Olivier;Lode, Laurence;Minvielle, Stephane
通讯作者：
Minvielle, Stephane
DOI：
10.1198/106186006x133933
发表时间：
2006-09-01
影响因子：
2.4
作者：
Hothorn, Torsten;Hornik, Kurt;Zeileis, Achim
通讯作者：
Zeileis, Achim
影响因子：
120.1
作者：
Goodsaid, Federico M.;Amur, Shashi;Zineh, Issam
通讯作者：
Zineh, Issam
影响因子：
46.9
作者：
Canales, Roger D.;Luo, Yuling;Goodsaid, Federico M.
通讯作者：
Goodsaid, Federico M.