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Gene set meta-analysis with Quantitative Set Analysis for Gene Expression (QuSAGE)

机译：利用基因表达定量集分析（QuSAGE）进行基因集荟萃分析

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Small sample sizes combined with high person-to-person variability can make it difficult to detect significant gene expression changes from transcriptional profiling studies. Subtle, but coordinated, gene expression changes may be detected using gene set analysis approaches. Meta-analysis is another approach to increase the power to detect biologically relevant changes by integrating information from multiple studies. Here, we present a framework that combines both approaches and allows for meta-analysis of gene sets. QuSAGE meta-analysis extends our previously published QuSAGE framework, which offers several advantages for gene set analysis, including fully accounting for gene-gene correlations and quantifying gene set activity as a full probability density function. Application of QuSAGE meta-analysis to influenza vaccination response shows it can detect significant activity that is not apparent in individual studies.
机译：小样本量加上人与人之间的高变异性使从转录谱研究中检测到显着的基因表达变化变得困难。可以使用基因组分析方法检测微妙但协调的基因表达变化。荟萃分析是通过整合来自多个研究的信息来提高检测生物学相关变化的能力的另一种方法。在这里，我们提出了一个结合了两种方法并允许对基因集进行荟萃分析的框架。 QuSAGE荟萃分析扩展了我们先前发布的QuSAGE框架，该框架为基因组分析提供了多个优势，包括全面考虑基因与基因之间的相关性以及将基因组活性量化为完整的概率密度函数。 QuSAGE荟萃分析在流感疫苗接种反应中的应用表明，它可以检测到在个别研究中未发现的重要活性。

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