RLE plots: Visualizing unwanted variation in high dimensional data.
RLE plots: Visualizing unwanted variation in high dimensional data.
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DOI：
10.1371/journal.pone.0191629
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
3.7
通讯作者：
Speed TP
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Gandolfo LC;Speed TP
不需要的变异可能是非常有问题的，因此它的检测通常是至关重要的。相对对数表达式（RLE）图是可视化高维数据中这种变化的有力工具。我们提供了这些情节的详细检查，借助例子和模拟，解释它们是什么，它们可以揭示什么。RLE图对于评估旨在去除不需要的变化的程序（即，归一化程序）是否成功特别有用。这些图虽然最初是为来自微阵列的基因表达数据设计的，但也可以用于揭示许多其他种类的高维数据中不需要的变化，其中这种变化可能是有问题的。
Unwanted variation can be highly problematic and so its detection is often crucial. Relative log expression (RLE) plots are a powerful tool for visualizing such variation in high dimensional data. We provide a detailed examination of these plots, with the aid of examples and simulation, explaining what they are and what they can reveal. RLE plots are particularly useful for assessing whether a procedure aimed at removing unwanted variation, i.e. a normalization procedure, has been successful. These plots, while originally devised for gene expression data from microarrays, can also be used to reveal unwanted variation in many other kinds of high dimensional data, where such variation can be problematic.
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