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Compensating for unknown confounders in microarray data analysis using filtered permutations

Scheid, Stefanie und Spang, Rainer (2007) Compensating for unknown confounders in microarray data analysis using filtered permutations. Journal of Computational Biology 14 (5), S. 669-681.

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Zusammenfassung

Permutation of class labels is a common approach in microarray analysis. It is assumed to produce random score distributions, which are not affected by biological differences between samples. However, hidden confounding variables like the genetic background of patients or undetected experimental artifacts leave traces in the expression data contaminating the score distributions obtained from ...

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Dokumentenart:Artikel
Datum:Juni 2007
Institutionen:Medizin > Institut für Funktionelle Genomik > Lehrstuhl für Funktionelle Genomik (Prof. Oefner)
Identifikationsnummer:
WertTyp
17683267PubMed-ID
10.1089/cmb.2007.R009DOI
Dewey-Dezimal-Klassifikation:600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 610 Medizin
Status:Veröffentlicht
Begutachtet:Ja, diese Version wurde begutachtet
An der Universität Regensburg entstanden:Zum Teil
Dokumenten-ID:34329
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