Uttrycket microarray är ett ofta använt tillvägagångssätt för att studera genuttryck på en genom-bred skala. De uppgifter som framkommer av de tusentals mikroarray-studier som årligen publiceras är emellertid förbryllade över "batch-effekter", det systematiska fel som införs när prover bearbetas i flera omgångar. Även om batcheffekter kan minskas genom noggrann experimentell design, de kan inte elimineras om inte hela studien görs i ett enda batch. Ett antal program är nu tillgängliga för att justera microarray data för satseffekter före analys. Vi utvärderade systematiskt sex av dessa program med hjälp av flera mått av precision, noggrannhet och övergripande prestanda. ComBat, en empirisk Bayes-metod, överträffade de övriga fem programmen med de flesta mått. Vi visade också att det är viktigt att standardisera expressionsdata på sondnivå när man testar för korrelation av expressionsprofiler, på grund av en betydande sondeffekt i mikroarraydata som kan blåsa upp korrelationen mellan replikat och icke-relaterade prover.
När det gäller dessa samlingar, dock Chen et al. I REF anges att "data som produceras av de tusentals mikroarray-studier som årligen publiceras är förbryllade över "batcheffekter", det systematiska fel som införs när prover bearbetas i flera omgångar.
Removing Batch Effects in Analysis of Expression Microarray Data: An Evaluation of Six Batch Adjustment Methods
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}