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基因组数据的荟萃分析：优势、劣势和新视角

Spampinato AG 和 Cavallaro S

微阵列等高通量技术的快速进步彻底改变了对生物系统和人类疾病遗传特征的知识和理解。这导致了大量基因组数据的产生和积累，需要充分整合这些数据才能获得比单个实验更可靠、更有效的结果。微阵列数据的荟萃分析是用于组合多个数据集的最常见统计技术之一。尽管该方法在发现感兴趣的病理过程的分子亚型、潜在途径和生物标志物方面取得了显着的成功，但该方法仍存在一些局限性。

在这里，我们简要概述了当前的荟萃分析方法以及对基因组数据进行荟萃分析的基本关键问题，旨在帮助研究人员评估现有、已发表数据的质量并获得有关哪些内容的更详细信息。将是执行良好荟萃分析的最佳策略。