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Batch correction 1

[8] Adjusting batch effects in microarray expression data using empirical Bayes methods

2007 배치효과는 실험의 목적인 생물학적인 차이로 인하지 않은 효과이며, 마이크로어레이 실험에서 종종 관측된다. 이로인해 이러한 배치로부터의 데이터 결합 작업이 어려워진다. 마이크로어레이 데이터 세트를 결합할 수 있는 능력은 연구자들에게 필요하며, 이로써 표본 크기를 제한하는 논리적 고려사항이나 어레이의 순차적인 결합을 필요로하는 연구에서 생물학적인 현상을 검출하는 통계적 검정력을 증가시킬 수 있다. 일반적으로 배치효과를 조정하지 않고 데이터 세트를 결합하는 것은 부적절하다. 데이터에서 배치효과를 걸러내기 위한 방법들이 제안되었지만, 이러한 방법들은 종종 복잡하며 25 이상의 대규모의 배치크기가 필요하다. 대부분의 마이크로어레이 연구는 매우 작은 표본크기를 사용하므로, 기존의 방법들은 충분치 않다. 우..

초록 읽기/Bioinformatics & Biostatistics 2023.08.29
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Python, F1 Score, enrichment, image, Gene set, Deg, virtual environment, Characteristic Direction, Federated Learning, L1000, GSEA, QDA, LDA, Drug repurposing, Microarray, r, cmap, rnaseq, PAEA, Split Learning,

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