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首页> 美国卫生研究院文献>BMC Bioinformatics >JCD-DEA: a joint covariate detection tool for differential expression analysis on tumor expression profiles
【2h】

JCD-DEA: a joint covariate detection tool for differential expression analysis on tumor expression profiles

机译：JCD-DEA：联合协变量检测工具用于对肿瘤表达谱进行差异表达分析

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摘要

BackgroundDifferential expression analysis on tumor expression profiles has always been a key issue for subsequent biological experimental validation. It is important how to select features which best discriminate between different groups of patients. Despite the emergence of multivariate analysis approaches, prevailing feature selection methods primarily focus on multiple hypothesis testing on individual variables, and then combine them for an explanatory result. Besides, these methods, which are commonly based on hypothesis testing, view classification as a posterior validation of the selected variables.
机译：背景对肿瘤表达谱的差异表达分析一直是随后生物学实验验证的关键问题。重要的是如何选择能够最好地区分不同患者群体的特征。尽管出现了多元分析方法，但流行的特征选择方法主要集中于对单个变量的多重假设检验，然后将它们组合以得到解释性结果。此外，这些通常基于假设检验的方法将分类视为对所选变量的后验验证。

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