kommenterar rapporter deponerade forskningsinteraktioner information refererade forskning Bakgrund: Microarray teknik används alltmer i biologisk och medicinsk forskning för att ta itu med ett brett spektrum av problem, såsom klassificering av tumörer. Ett viktigt statistiskt problem i samband med tumörklassificering är identifiering av nya tumörklasser med hjälp av genuttrycksprofiler. Två väsentliga aspekter av detta kluster problem är: att uppskatta antalet kluster, om någon, i en datauppsättning, och att fördela tumörprover till dessa kluster, och bedöma förtroendet för kluster uppdrag för enskilda prover. Här tar vi itu med det första av dessa problem. Vi har utvecklat en ny prognosbaserad omsamplingsmetod, Clest, för att uppskatta antalet kluster i ett dataset. Prestandan hos de nya och befintliga metoderna jämfördes med hjälp av simulerade data och genuttrycksdata från fyra nyligen publicerade cancermikroarraystudier. Clest befanns i allmänhet vara mer exakt och robust än de sex befintliga metoder som beaktades i studien. Att fokusera på förutsägelsenoggrannhet i samband med omsampling ger exakta och robusta uppskattningar av antalet kluster. Kommentarer översikter rapporter deponerade forskningsinteraktioner information refererade forskning http://genomebiology.com/2002/3/7/research/0036.3 DNA microarrays. Bioinformatik 2001, 17:520-525. comment reviews reports deponerade forskningsinteraktioner information refererad forskning
En ny metod för att uppskatta antalet kluster i datasetet utvecklades av Dudoit et al. Hoppa över det.
A prediction-based resampling method for estimating the number of clusters in a dataset
{'venue': 'Genome Biology', 'journal': 'Genome Biology', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}