基于蒙特卡洛模拟分析不同基因集方法的效能

作者：曹文君; 陈长生; 徐勇勇; 李运明; 谭志军

来源：现代生物医学进展, 2010, (10): 1963-1967.

DOI：10.13241/j.cnki.pmb.2010.10.002

• 基因集分析
• 微阵列数据
• 差异表达基因集
• 统计推断 gene set analysis
• microarray data
• DEGs
• statistical inference

目的:探索差异表达基因集(DEGs)筛选的有效方法。方法:基于蒙特卡洛模拟比较Efron's GSA、SAFE、Globaltest、PCOT2等四种基因集方法在分析微阵列数据时的统计推断能力。结果:Globaltest和PCOT2两种基于模型构建的基因集方法在处理模拟微阵列数据时效能相当,Globaltest略优于PCOT2,而Efron's GSA、SAFE方法检验效能低下。结论:Globaltest是一种较有效的微阵列数据分析方法。

• 单位
  第四军医大学; 长治医学院