利用冻结代理变量分析消除预测问题中的批次效应
统计方法学
2013-01-18 v1 应用统计
统计计算
摘要
批次效应是导致有前景的基因组预后特征失败、已发表基因组结果出现重大歧义以及广为人知的研究发现被撤回的原因。批次效应校正方法已被开发用于消除这些伪影，但它们是为群体研究设计的。然而，基因组技术正开始应用于临床，其中样本被逐个分析以用于诊断、预后和预测应用。目前尚无专门为预测开发的批次校正方法。在本文中，我们提出了一种称为冻结代理变量分析（fSVA）的新方法，该方法从训练集中借力以进行单个样本的批次校正。我们表明，fSVA 在模拟和公共基因组研究中均提高了预测准确性。fSVA 作为 sva Bioconductor 软件包的一部分提供。
引用
@article{arxiv.1301.3947,
title = {Removing batch effects for prediction problems with frozen surrogate variable analysis},
author = {Hilary S. Parker and Héctor Corrada Bravo and Jeffrey T. Leek},
journal= {arXiv preprint arXiv:1301.3947},
year = {2013}
}