Bakgrund: Snabb utveckling av DNA-mikroarray-teknik har resulterat i olika laboratorier antar många olika protokoll och tekniska plattformar, vilket har haft stor inverkan på jämförbarheten av array data. Nuvarande plattformsoberoende jämförelse av genuttrycksdata från microarray baseras vanligtvis på korsreferencing av annotation av varje gen transkript som representeras på matriserna, extraherar en lista av gener som är gemensamma för alla matriser och jämför expressionsdata av denna gen undergrupp. Tyvärr, filtrering av gener till en delmängd representeras över alla matriser ofta utesluter många tusentals gener, eftersom olika undergrupper av gener från genomet representeras på olika matriser. Vi vill beskriva tillämpningen av en kraftfull men enkel metod för plattformsöverskridande jämförelse av genuttrycksdata. Ko-inertiaanalys (CIA) är en multivariatmetod som identifierar trender eller samband i flera datauppsättningar som innehåller samma prover. CIA finner samtidigt koordinationer (dimension reduktion diagram) från de datauppsättningar som är mest likartade. Det gör detta genom att hitta på varandra följande axlar från de två datauppsättningarna med maximal kovarians. CIA kan appliceras på dataset där antalet variabler (gener) långt överstiger antalet prover (arrayer) sådan är fallet med microarray analyser.
Culhane m.fl. REF gjorde en co-inertia analys för att relatera dataset utan behov av identifierare annotation, med hjälp av en multivariat metod som identifierar co-relationships i flera dataset.
Cross-platform comparison and visualisation of gene expression data using co-inertia analysis
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology', 'Computer Science']}