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【24h】

Contamination Removal Methods in cDNA Microarray Data

机译:cDNA微阵列数据中的污染去除方法

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摘要

Our objective is to detect and remedy the contaminated spots for cDNA microarray data. To check the existence of unusual spots, single linkage clustering is used to assess the background intensities. Then, K-means clustering method is applied to identify the contaminated area. We estimate the amount of contamination, for background and foreground, through the use of nonparametric spline regression and empirical cumulative distribution approach, separately. A simulation study shows that the performance of the recommended approach is promising.
机译:我们的目标是检测和弥补CDNA微阵列数据的污染点。 为了检查存在异常斑点,单链接聚类用于评估背景强度。 然后,应用K-Means聚类方法以识别污染区域。 我们通过使用非参数样条回归和经验累积分布方法分别来估计背景和前景的污染量。 模拟研究表明,推荐方法的性能是有前途的。

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