组学研究中质谱数据分析的变换、归一化与批次效应
统计方法学
2016-06-20 v1
摘要
数据变换、归一化以及批次效应的处理是几乎所有基于质谱的组学数据分析的关键部分。本文回顾并对比了这三个不同的方面。我们系统地概述了关键方法，并批判性地回顾了一些常用程序。本文的大部分内容受到基于质谱实验的启发，但我们的大部分讨论通常也适用于使用不同质谱方法的组学数据。
引用
@article{arxiv.1606.05360,
title = {Transformation, normalization and batch effect in the analysis of mass spectrometry data for omics studies},
author = {Bart J. A. Mertens},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.05360},
year = {2016}
}
备注
This is a draft version for a chapter to be published in the new edited volume "Statistical Analysis of Proteomics, Metabolomics, and Lipidomics Data Using Mass Spectrometry" (eds, Datta, S. and Mertens, B. J. A.) to be published by Springer in the new series "Frontiers in Probability and the Statistical Sciences" (anticipated publication year 2016)