Undersökningar av transkriptnivåer på genomisk skala med hybridiseringsbaserade matriser ledde till enorma framsteg i vår förståelse av biologin hos många mänskliga sjukdomar. Samtidigt har dessa undersökningar lett till kontroverser på grund av slutsatsernas probabilistiska karaktär och de uppenbara skillnaderna mellan resultaten av studier som behandlar samma biologiska fråga. I den här artikeln presenterar vi enkla och effektiva dataanalys- och visualiseringsverktyg för att mäta i vilken grad fyndet av en studie reproduceras av andra, och för att integrera flera studier i en enda analys. Vi beskriver dessa metoder i samband med studier av bröstcancer, och illustrerar att det är möjligt att identifiera en väsentlig, biologiskt relevant delmängd av det mänskliga genomet inom vilket hybridiseringsresultaten är reproducerbara. Undergruppen varierar i allmänhet med de plattformar som används, de undersökta vävnaderna och de populationer som provtas. Trots stora skillnader är det också möjligt att utveckla enkla uttrycksåtgärder som möjliggör jämförelser mellan plattformar, studier, labb och populationer. Viktig biologisk signal bevaras eller förstärks ofta. Korsstudievalidering och kombination av mikroarrayresultat kräver noggrann, men inte alltför komplext, statistiskt tänkande, och kan bli en rutinkomponent i genomisk analys.  Undersökningar av transkriptnivåer på genomisk skala med hybridiseringsbaserade matriser ledde till enorma framsteg i vår förståelse av biologin hos många mänskliga sjukdomar. Samtidigt har dessa undersökningar lett till kontroverser på grund av slutsatsernas probabilistiska karaktär och de uppenbara skillnaderna mellan resultaten av studier som behandlar samma biologiska fråga. I den här artikeln presenterar vi enkla och effektiva dataanalys- och visualiseringsverktyg för att mäta i vilken grad fyndet av en studie reproduceras av andra, och för att integrera flera studier i en enda analys. Vi beskriver dessa metoder i samband med studier av bröstcancer, och illustrerar att det är möjligt att identifiera en väsentlig, biologiskt relevant delmängd av det mänskliga genomet inom vilket hybridiseringsresultaten är reproducerbara. Undergruppen varierar i allmänhet med de plattformar som används, de undersökta vävnaderna och de populationer som provtas. Trots stora skillnader är det också möjligt att utveckla enkla uttrycksåtgärder som möjliggör jämförelser mellan plattformar, studier, labb och populationer. Viktig biologisk signal bevaras eller förstärks ofta. Korsstudievalidering och kombination av mikroarrayresultat kräver noggrann, men inte alltför komplext, statistiskt tänkande, och kan bli en rutinkomponent i genomisk analys.
Men, vilket betonas i REF, undersökningarna av genuttrycksnivåer har också skapat kontroverser på grund av den probabilistiska karaktären hos slutsatserna och skillnaderna mellan resultaten av de studier som behandlar samma biologiska fråga.
Cross-study validation and combined analysis of gene expression microarray data
{'venue': 'Biostatistics', 'journal': 'Biostatistics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}