Cancer Outlier Analysis Based on Mixture Modeling of Gene Expression Data
المؤلفون المشاركون
Noma, Hisashi
Matsui, Shigeyuki
Mori, Keita
Oura, Tomonori
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-04-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Molecular heterogeneity of cancer, partially caused by various chromosomal aberrations or gene mutations, can yield substantial heterogeneity in gene expression profile in cancer samples.
To detect cancer-related genes which are active only in a subset of cancer samples or cancer outliers, several methods have been proposed in the context of multiple testing.
Such cancer outlier analyses will generally suffer from a serious lack of power, compared with the standard multiple testing setting where common activation of genes across all cancer samples is supposed.
In this paper, we consider information sharing across genes and cancer samples, via a parametric normal mixture modeling of gene expression levels of cancer samples across genes after a standardization using the reference, normal sample data.
A gene-based statistic for gene selection is developed on the basis of a posterior probability of cancer outlier for each cancer sample.
Some efficiency improvement by using our method was demonstrated, even under settings with misspecified, heavy-tailed t-distributions.
An application to a real dataset from hematologic malignancies is provided.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Mori, Keita& Oura, Tomonori& Noma, Hisashi& Matsui, Shigeyuki. 2013. Cancer Outlier Analysis Based on Mixture Modeling of Gene Expression Data. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-491138
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Mori, Keita…[et al.]. Cancer Outlier Analysis Based on Mixture Modeling of Gene Expression Data. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2013 (2013), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-491138
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Mori, Keita& Oura, Tomonori& Noma, Hisashi& Matsui, Shigeyuki. Cancer Outlier Analysis Based on Mixture Modeling of Gene Expression Data. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-491138
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-491138
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر