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Integrative factor analysis - An unsupervised method for quantifying crossstudy consistency of gene expression data

机译:一体化因子分析 - 一种定量基因表达数据的十字线一致性的无监督方法

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摘要

Integrative analyses of multiple gene expression studies are frequently performed. In the setting of two studies, integrative correlation (IGC) can be used to assess the consistency of co-expression of a given gene. For three or more studies, an extension of IGC gives a global score per gene. We propose to extend IGC and use factor analysis to assess the study-specific consistency of co-expression of genes when there are three or more studies, possibly on different platforms. Our method is able to identify studies whose expression patterns are different from others. Filtering genes based on our score is shown to improve the concordance of association with phenotype across studies.
机译:经常进行多种基因表达研究的整合分析。 在两项研究的设置中,可用于评估给定基因的共表达的一致性的整合性相关性(IGC)。 对于三项或更多研究,IGC的延伸给出了每种基因的全局得分。 我们建议扩展IGC并使用因子分析,以评估当有三项或更多种研究时,可能在不同平台上时评估基因的共同表达的研究特异性一致性。 我们的方法能够识别其表达模式与其他模式不同的研究。 显示基于我们的分数的过滤基因被证明可以改善跨学习表型的关联的一致性。

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