【摘 要】
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目的：在多数基因芯片实验中，由于各研究机构受财力物力限制，芯片样本量较小，各种基因选择算法在小样本情况下的差异基因检出率有待考察。方法：通过三组真实基因芯片实验数据和一组人工模拟数据，比较了Fold Change、Rank Product、t-test、Bayes t-test和SAM五种算法。采用经验方法估计真实芯片实验中的差异表达基因。结果：Bayes t-test方法表现出明显的优势，在各种
【机 构】
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中国医学科学院基础医学研究所北京协和医学院基础学院，北京 100005
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目的：在多数基因芯片实验中，由于各研究机构受财力物力限制，芯片样本量较小，各种基因选择算法在小样本情况下的差异基因检出率有待考察。方法：通过三组真实基因芯片实验数据和一组人工模拟数据，比较了Fold Change、Rank Product、t-test、Bayes t-test和SAM五种算法。采用经验方法估计真实芯片实验中的差异表达基因。结果：Bayes t-test方法表现出明显的优势，在各种情况尤其是小样本下尤为显著。SAM算法亦取得可观的结果。其他三种算法检出率不高，其中Fold Change效果最差。结论：研究者应根据自身情况，选用Bayes t-test成SAM作为小样本基因选择算法，并尽量避免超小样本的基因芯片实验。
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