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首页> 美国卫生研究院文献>BMC Genomics >A biological question and a balanced (orthogonal) design: the ingredients to efficiently analyze two-color microarrays with Confirmatory Factor Analysis
【2h】

A biological question and a balanced (orthogonal) design: the ingredients to efficiently analyze two-color microarrays with Confirmatory Factor Analysis

机译：生物学问题和平衡（正交）设计：通过验证性因子分析有效分析双色微阵列的成分

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BackgroundFactor analysis (FA) has been widely applied in microarray studies as a data-reduction-tool without any a-priori assumption regarding associations between observed data and latent structure (Exploratory Factor Analysis).A disadvantage is that the representation of data in a reduced set of dimensions can be difficult to interpret, as biological contrasts do not necessarily coincide with single dimensions. However, FA can also be applied as an instrument to confirm what is expected on the basis of pre-established hypotheses (Confirmatory Factor Analysis, CFA). We show that with a hypothesis incorporated in a balanced (orthogonal) design, including 'SelfSelf' hybridizations, dye swaps and independent replications, FA can be used to identify the latent factors underlying the correlation structure among the observed two-color microarray data. An orthogonal design will reflect the principal components associated with each experimental factor. We applied CFA to a microarray study performed to investigate cisplatin resistance in four ovarian cancer cell lines, which only differ in their degree of cisplatin resistance.
机译：背景技术因子分析（FA）作为一种数据约简工具已在微阵列研究中得到了广泛应用，并且没有关于观察到的数据与潜在结构之间的关联的任何先验假设（探索性因子分析）。一组维数可能难以解释，因为生物学对比不一定与单个维数一致。但是，FA也可以用作根据预先建立的假设（Confirmative Factor Analysis，CFA）确认期望的工具。我们证明，假说已纳入平衡（正交）设计中，包括“ SelfSelf”杂交，染料交换和独立复制，FA可以用于识别观察到的双色微阵列数据之间相关结构的潜在因素。正交设计将反映与每个实验因素相关的主要成分。我们将CFA应用到了一项微阵列研究中，以研究四种卵巢癌细胞系中顺铂耐药性，它们的顺铂耐药性程度不同。

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