Integrative prescreening in analysis of multiple cancer genomic studies.
Integrative prescreening in analysis of multiple cancer genomic studies.
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DOI：
10.1186/1471-2105-13-168
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发表时间：
2012-07-16
影响因子：
3
通讯作者：
Ma S
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Song R;Huang J;Ma S
在高通量癌症基因组研究中，由于样本量小，来自单个数据集的分析结果通常缺乏可重复性。集成分析可以有效地汇集和分析多个数据集，并提供了一种具有成本效益的方法来提高重现性。在综合分析中，同时分析所有的基因谱可能会导致高的计算成本。一个计算上负担得起的补救措施是预筛选，它适合边缘模型，可以以并行的方式进行，并具有较低的计算成本。开发了一种用于分析多个癌症基因组数据集的综合预筛选方法。仿真结果表明，所提出的综合预筛选具有更好的性能比替代品，特别是包括预筛选与个人数据集，强度的方法和荟萃分析。我们还分析了多个微阵列基因分析研究肝癌和胰腺癌使用所提出的方法。综合预筛选为癌症基因组研究中的降维提供了一条有效途径。它可以与现有的分析方法相结合，以识别癌症标志物。
In high throughput cancer genomic studies, results from the analysis of single datasets often suffer from a lack of reproducibility because of small sample sizes. Integrative analysis can effectively pool and analyze multiple datasets and provides a cost effective way to improve reproducibility. In integrative analysis, simultaneously analyzing all genes profiled may incur high computational cost. A computationally affordable remedy is prescreening, which fits marginal models, can be conducted in a parallel manner, and has low computational cost. An integrative prescreening approach is developed for the analysis of multiple cancer genomic datasets. Simulation shows that the proposed integrative prescreening has better performance than alternatives, particularly including prescreening with individual datasets, an intensity approach and meta-analysis. We also analyze multiple microarray gene profiling studies on liver and pancreatic cancers using the proposed approach. The proposed integrative prescreening provides an effective way to reduce the dimensionality in cancer genomic studies. It can be coupled with existing analysis methods to identify cancer markers.
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