GlobalAncova

计算组间差异基因表达的全局测试

Bioconductor版本:2.5

我们给出了以下论据来支持GlobalAncova方法:在适当的规范化之后，基因表达数据看起来相当对称，异常值不是真正的问题，因此最小二乘应该相当稳健。具有相互作用的ANCOVA产生饱和数据模型，例如每组和基因的平均值不同。协变量调整有助于纠正可能的选择偏差。方差同质性和不相关残差是不可预期的。普通最小二乘的应用给出无偏估计，但不再是最优估计(高斯-马尔科夫-艾特肯)。因此，由于相关性，使用经典的f检验是不合适的。然而，检验统计量反映了原假设的偏差。结合排列方法，经验显著性水平可以近似。或者，近似产生渐近的p值。该研究得到了德国BMBF的NGFN拨款01 GR 0459的支持。

作者:U. Mansmann, R. Meister, M. Hummel, R. Scheufele, S. Knueppel投稿

维护人员:R. Meister < Meister at tfh-berlin.de>

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文档

PDF	R脚本	GlobalAncova.pdf
PDF	R脚本	GlobalAncovaDecomp.pdf
PDF		参考手册

细节

biocViews	微阵列，OneChannel，生物信息学，DifferentialExpression，通路
取决于	方法,corpcor，globaltest
进口	注释，AnnotationDbi
建议	Biobase，GO.db，乘，golubEsets，hu6800.db，vsn
系统需求
许可证	GPL (>= 2)
URL
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版本	3.12.0
自	Bioconductor 1.7 (R-2.2)

包下载

包的来源	GlobalAncova_3.12.0.tar.gz
Windows二进制	GlobalAncova_3.12.0.zip(32- & 64位)
MacOS 10.5 (Leopard)二进制文件	GlobalAncova_3.12.0.tgz
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