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On Differential Variability of Expression Rations: Improving Statistical Inference about Gene Expression Changes from Microarray Data

机译：关于表达定量的差异性：从微阵列数据改进关于基因表达变化的统计推断

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We consider the problem of inferring fold changes in gene expression from cDNA microarray data. Standard procedures focus on the ratio of measured fluorescent intensities at each spot on the microarray, but to do so is to ignore the fact that the variation of such ratios is not constant. Estimates of gene expression changes are derived within a simple hierarchical model that accounts for measurement error and fluctuations in absolute gene expression levels. Significant gene expression changes are identified by deriving the posterior odds of change within a similar model. The methods are tested via simulation and are applied to a panel of Escherichia coli microarrays.
机译：我们考虑从cDNA芯片数据推断基因表达倍数变化的问题。标准程序着重于微阵列上每个点上测得的荧光强度的比率，但这样做是忽略了这样一个比率的变化不是恒定的事实。基因表达变化的估计是在一个简单的层次模型中得出的，该模型考虑了测量误差和绝对基因表达水平的波动。通过推导相似模型内变化的后验几率，可以识别出显着的基因表达变化。该方法通过模拟进行测试，并应用于一组大肠杆菌微阵列。

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