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J-GLOBAL ID：201702264581203659   整理番号：17A0907974

バッチ効果はオミックスデータにおける重要なぜ,と回避方法【Powered by NICT】

Why Batch Effects Matter in Omics Data, and How to Avoid Them

著者 (5件)： Goh Wilson Wen Bin (School of Pharmaceutical Science and Technology, Tianjin University, Tianjin 300072, P.R. China) ,  Goh Wilson Wen Bin (Department of Computer Science, National University of Singapore, Singapore 117417, Republic of Singapore) ,  Wang Wei (School of Pharmaceutical Science and Technology, Tianjin University, Tianjin 300072, P.R. China) ,  Wong Limsoon (Department of Computer Science, National University of Singapore, Singapore 117417, Republic of Singapore) ,  Wong Limsoon (Department of Pathology, National University of Singapore, Singapore 119074, Republic of Singapore)
資料名： Trends in Biotechnology  (Trends in Biotechnology)
巻： 35  号： 6  ページ： 498-507  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0878A  ISSN： 0167-7799  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 特に遺伝子発現およびプロテオームプロファイリングデータ,新しいハイスループットデータの効果的な統合と解析は,新しい臨床的洞察と治療選択肢をもたらすことが期待される。残念なことに,技術的不均一性またはバッチ効果(異なる実験時間,取扱者,試薬ロットなど)は挑戦的なことが証明されている。バッチ効果補正アルゴリズム(BECAs)が存在するにもかかわらず,効果的なバッチ効果低減を知る:現在でも,新しいバッチ効果関連問題が現れつつある。これらはモデル評価中のmisapplying BECAsと正のバイアスに起因する偽効果を含んでいる。アルゴリズムと実験装置の選択に依存して,生物学的不均一性はバッチ効果と間違わとwrongfully除去することができた。ここでは,これらの新たなバッチ効果関連問題を調べ,一連のベストプラクティスを提案し,待ち受けている課題のいくつかを議論した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： バイアス ,  不均一性 ,  *ロット ,  アルゴリズム ,  遺伝子発現
準シソーラス用語： ベストプラクティス ,  モデル評価 ,  治療法選択 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： バッチ効果 ,  reproducibility ,  データの統合 ,  交差検証 ,  heterogeneity

分類 (5件)： 微生物生理一般  (EG03051L) ,  遺伝子発現  (EC02040Q) ,  薬理学一般  (GW01000B) ,  流体力学一般  (BC01010Z) ,  食品添加剤  (FJ10020H)

タイトルに関連する用語 (3件)： バッチ ,  オミックス ,  回避