Removing batch effects in analysis of expression microarray data: an evaluation of six batch adjustment methods.
Removing batch effects in analysis of expression microarray data: an evaluation of six batch adjustment methods.
复制标题
DOI：
10.1371/journal.pone.0017238
复制
发表时间：
2011-02-28
期刊：
影响因子：
3.7
通讯作者：
Liu C
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Chen C;Grennan K;Badner J;Zhang D;Gershon E;Jin L;Liu C
表达微阵列是一种常用的方法来研究基因组范围内的基因表达。然而，每年发表的数千项微阵列研究产生的数据被“批次效应”所混淆，这是当样品在多个批次中处理时引入的系统误差。虽然批效应可以通过仔细的实验设计来减少，但除非整个研究在一个批次中完成，否则无法消除批效应。现在有许多程序可用于在分析之前调整微阵列数据的批次效应。我们系统地评估了其中六个程序，使用多个精度，准确性和整体性能的措施。ComBat是一种经验贝叶斯方法，在大多数指标上都优于其他五个程序。我们还表明，在检测表达谱相关性时，必须在探针水平上标准化表达数据，这是由于微阵列数据中的相当大的探针效应可以夸大重复和不相关样本之间的相关性。
The expression microarray is a frequently used approach to study gene expression on a genome-wide scale. However, the data produced by the thousands of microarray studies published annually are confounded by “batch effects,” the systematic error introduced when samples are processed in multiple batches. Although batch effects can be reduced by careful experimental design, they cannot be eliminated unless the whole study is done in a single batch. A number of programs are now available to adjust microarray data for batch effects prior to analysis. We systematically evaluated six of these programs using multiple measures of precision, accuracy and overall performance. ComBat, an Empirical Bayes method, outperformed the other five programs by most metrics. We also showed that it is essential to standardize expression data at the probe level when testing for correlation of expression profiles, due to a sizeable probe effect in microarray data that can inflate the correlation among replicates and unrelated samples.
登录
查看更多内容
来自毒理基因组学研究基因基因表达水平的变化来源研究动物跨多个实验室。
影响因子：
4.4
作者：
Boedigheimer MJ;Wolfinger RD;Bass MB;Bushel PR;Chou JW;Cooper M;Corton JC;Fostel J;Hester S;Lee JS;Liu F;Liu J;Qian HR;Quackenbush J;Pettit S;Thompson KL
通讯作者：
Thompson KL
纠正 Illumina BeadChip 数据的实验内变异对于生成可靠的基因表达谱是必要的。
影响因子：
4.4
作者：
Kitchen RR;Sabine VS;Sims AH;Macaskill EJ;Renshaw L;Thomas JS;van Hemert JI;Dixon JM;Bartlett JM
通讯作者：
Bartlett JM
影响因子：
12.3
作者：
Gentleman RC;Carey VJ;Bates DM;Bolstad B;Dettling M;Dudoit S;Ellis B;Gautier L;Ge Y;Gentry J;Hornik K;Hothorn T;Huber W;Iacus S;Irizarry R;Leisch F;Li C;Maechler M;Rossini AJ;Sawitzki G;Smith C;Smyth G;Tierney L;Yang JY;Zhang J
通讯作者：
Zhang J
DOI：
10.1073/pnas.011404098
发表时间：
2001-01-02
影响因子：
11.1
作者：
Li, C;Wong, WH
通讯作者：
Wong, WH
影响因子：
5.8
作者：
Benito, M;Parker, J;Marron, JS
通讯作者：
Marron, JS