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Empirical null distribution based modeling of multi-class differential gene expression detection

机译:基于多级差分基因表达检测的基于实证零分布

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摘要

In this paper, we study the multi-class differential gene expression detection for microarray data. We propose a likelihood based approach to estimating an empirical null distribution to incorporate gene interactions and provide more accurate false positive control than the commonly used permutation or theoretical null distribution based approach. We propose to rank important genes by p-values or local false discovery rate based on the estimated empirical null distribution. Through simulations and application to a lung transplant microarray data, we illustrate the competitive performance of the proposed method.
机译:在本文中,我们研究了微阵列数据的多类差异基因表达检测。我们提出了一种基于似然性的方法来估计经验空值分布以整合基因相互作用,并提供比常用的置换或基于理论空值分布的方法更准确的假阳性控制。我们建议根据估计的经验空值分布通过p值或局部错误发现率对重要基因进行排名。通过仿真并将其应用于肺移植芯片数据,我们说明了该方法的竞争性能。

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