蛋白质组学与生物信息学杂志
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表达谱数据的质量控制

米哈伊尔·索洛维耶夫和安德鲁·蒂莫西·米尔索普

表达谱是研究基因表达水平的流行工具，但文库的来源和数据质量往往注释不善或包含错误。实验技术、库注释和分析算法因实验室而异，并且可能包含错误。传统的分析方法，包括对组织特异性表达的研究，假设表达水平是正确的并且文库被正确注释，但情况并非总是如此。因此，能够仅使用数据来评估多种类型表达数据的质量的工具对于该数据的质量控制和阐明其表达分析的适用性将是非常宝贵的。在这里，我们比较和回顾了 20 多种方法，并重点关注该领域的一些关键发展。我们还重点介绍了最近设计的新型质量控制方法的应用，并展示了新开发的质量控制表达矩阵（QCEM）在 SAGE 数据分析和质量控制中的应用示例。所描述的示例包括阐明正确的组织身份，并表明可以轻松阐明使用一系列表达谱方法创建的表达文库的疾病状态。所描述的新颖的质量控制方法解决了先前报道的工具的主要缺点，并为多种类型的表达数据提供了通用的质量控制方法。所描述的示例包括阐明正确的组织身份，并表明可以轻松阐明使用一系列表达谱方法创建的表达文库的疾病状态。所描述的新颖的质量控制方法解决了先前报道的工具的主要缺点，并为多种类型的表达数据提供了通用的质量控制方法。所描述的示例包括阐明正确的组织身份，并表明可以轻松阐明使用一系列表达谱方法创建的表达文库的疾病状态。所描述的新颖的质量控制方法解决了先前报道的工具的主要缺点，并为多种类型的表达数据提供了通用的质量控制方法。