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자료유형
학술저널
저자정보
Oh, Hee-Seok (Department of Statistics, Seoul National University) Jang, Dong-Ik (Department of Statistics, Seoul National University) Oh, Seung-Yoon (Interdisciplinary Program in Bioinformatics, Seoul National University) Kim, Hee-Bal (Interdisciplinary Program in Bioinformatics, Seoul National University)
저널정보
한국생물정보시스템생물학회 Interdisciplinary Bio Central Interdisciplinary Bio Central 제2권 제2호
발행연도
2010.1
수록면
41 - 46 (6page)

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The most common type of microarray experiment has a simple design using microarray data obtained from two different groups or conditions. A typical method to identify differentially expressed genes (DEGs) between two conditions is the conventional Student's t-test. The t-test is based on the simple estimation of the population variance for a gene using the sample variance of its expression levels. Although empirical Bayes approach improves on the t-statistic by not giving a high rank to genes only because they have a small sample variance, the basic assumption for this is same as the ordinary t-test which is the equality of variances across experimental groups. The t-test and empirical Bayes approach suffer from low statistical power because of the assumption of normal and unimodal distributions for the microarray data analysis. We propose a method to address these problems that is robust to outliers or skewed data, while maintaining the advantages of the classical t-test or modified t-statistics. The resulting data transformation to fit the normality assumption increases the statistical power for identifying DEGs using these statistics.
#Microarray #t-test #empirical Bayes #Pseudo data

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