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在高维数据中寻找差异表达基因:基于距离度量的秩检验统计量

Finding differentially expressed genes in high dimensional data: Rank based test statistic via a distance measure.

作者信息

Mathur Sunil, Sadana Ajit

机构信息

Department of Mathematics, University of Mississippi, USA

Department of Chemical Engineering, University of Mississippi, USA.

出版信息

Stat Methods Med Res. 2015 Dec;24(6):968-79. doi: 10.1177/0962280211434428. Epub 2012 Jan 12.

DOI:10.1177/0962280211434428
PMID:22240308
Abstract

We present a rank-based test statistic for the identification of differentially expressed genes using a distance measure. The proposed test statistic is highly robust against extreme values and does not assume the distribution of parent population. Simulation studies show that the proposed test is more powerful than some of the commonly used methods, such as paired t-test, Wilcoxon signed rank test, and significance analysis of microarray (SAM) under certain non-normal distributions. The asymptotic distribution of the test statistic, and the p-value function are discussed. The application of proposed method is shown using a real-life data set.

摘要

我们提出了一种基于秩次的检验统计量,用于使用距离度量识别差异表达基因。所提出的检验统计量对极端值具有高度鲁棒性,并且不假定总体分布。模拟研究表明,在某些非正态分布下,所提出的检验比一些常用方法(如配对t检验、Wilcoxon符号秩检验和微阵列显著性分析(SAM))更具功效。讨论了检验统计量的渐近分布和p值函数。使用实际数据集展示了所提出方法的应用。

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