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A comparison of meta-analysis methods for detecting differentially expressed genes in microarray experiments: An application to malignant pleural mesothelioma data.

Estratto della Tesi di Manuela Di Russo

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12 According to the conclusions of the study of Suarez-Farinas [51] and the recommendations of Ramasamy [48], raw data represent the ideal input for meta-analysis because they are independent of the specific preprocessing algorithms used and can be converted to GEDMs in a consistent manner thus producing more comparable data. By contrast, using GEDMs as input for meta-analysis is unsuitable because they considerably depend on the choice of the preprocessing algorithms, which may produce non-combinable results. The same considerations apply to the lists of DEGs. In fact, even if DEGs lists are easier to obtain since they are often included in the main text or supplementary data of published microarray studies, they heavily depend on the preprocessing algorithms, the statistical methods and cutoffs, and the annotation system adopted in the original study. In relation to the data retrieval phase there are three major problems: (1) the efficient access to microarray data, (2) their standardization, and (3) the comparability across platforms. 2.2.1 MICROARRAY STANDARDS AND REPOSITORIES In the past years, most of the publicly available microarray data produced by different research groups worldwide were scattered in the web both as supplementary data of a published article and as links to the authors web pages. Consequently it was very difficult for the researchers to locate and systematically collect the relevant data available. This problem has been addressed and partially solved through the development of several public repositories. Today, many web databases exist. ArrayExpress from EBI and GEO from NCBI are the two largest ones: on 24 January 2013, GEO contained 35618 experiments and 870318 samples while 35035 experiments and 1009648 assays were available in
Estratto dalla tesi: A comparison of meta-analysis methods for detecting differentially expressed genes in microarray experiments: An application to malignant pleural mesothelioma data.

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A comparison of meta-analysis methods for detecting differentially expressed genes in microarray experiments: An application to malignant pleural mesothelioma data.

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Informazioni tesi

  Autore: Manuela Di Russo
  Tipo: Tesi di Dottorato
Dottorato in Esplorazione molecolare, metabolica e funzionale del sistema nervoso e degli organi di senso
Anno: 2013
Docente/Relatore: Pellegrini Silvia
Istituito da: Università degli Studi di Pisa
Dipartimento: Patologia Chirurgica, Medica, Molecolare
  Lingua: Inglese
  Num. pagine: 103

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Parole chiave

microarray
espressione genica
meta analisi
mesotelioma maligno della pleura

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