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J-GLOBAL ID：201702237561224355   整理番号：17A0142978

高次元オミックスデータのための品質管理図【Powered by NICT】

Quality control plot for high dimensional omics data

著者 (4件)： Gyu-tae Kim (Department of Statistics, Seoul National University, Daehak-Dong, Gwanak-gu, 08826, Republic of Korea) ,  Yongkang Kim (Department of Statistics, Seoul National University, Daehak-Dong, Gwanak-gu, 08826, Republic of Korea) ,  Min-Seok Kwon (Interdisciplinary Program in Bioinformatics, Seoul National University, Daehak-Dong, Gwanak-gu, 08826, Republic of Korea) ,  Park Taesung (Department of Statistics, Seoul National University, Daehak-Dong, Gwanak-gu, 08826, Republic of Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： BIBM  ページ： 1763-1766  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 品質管理(QC)は,高次元オミックスデータの前処理分析でより重要になっている。いくつかのルーチンQC過程はオミックスデータ解析における標準プロセスとなった。標準QC分析は品質尺度を計算する,試料間の一貫性をチェックして,異常値を検出するなど含んでいる。QC分析は高次元オミックスデータの時代におけるより重要である傾向があった。簡単なグラフ表示を提供する様々なQC解析ツールは多くの研究者によって開発されているが,それらは通常QCに関する主観的決定を必要とする。ここでは,高次元オミックスデータを取り扱うための簡単で効率的なQCツールである高次元データ品質管理(HidQC)プロットを提案した。HidQCプロットは主にの/群距離と要約距離内のコントラスト解析を行うことにより低品質の試料を同定することに焦点を当てた。HidQCプロットは,各グループの試料の一貫性を調べることにより品質をチェックする。他のQCプロットとは異なり,HidQCプロットを並べ替え検定に基づいて,各試料のp値,試料を使用するかどうかを決定することより客観的な基準として用いることができるを提供する。MicroArray Quality Control(MAQC)プロジェクト1データにHidQCプロットを適用して,その有用性を実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 前処理 ,  *品質 ,  コントラスト ,  異常値 ,  *高次元 ,  データ解析 ,  *品質管理
準シソーラス用語： p値 ,  高次元データ ,  解析ツール ,  *オミックス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 統計的品質管理  (KB04030W)

タイトルに関連する用語 (3件)： 高次元 ,  オミックス ,  品質管理