来自美国剑桥怀特黑德研究所生物医学研究系的Richard A. Young实验室讨论了试验中的常规假设并提出了解决方法,这些解决方法可以缩小从多元分析平台中获得的基因表达数据的错误判读,本篇文章刊登在最新一期《CELL》杂志上。

-2012年10月26日《细胞》


中文翻译


【题目】全局基因表达的再分析

【译文】对于研究生物系统的转录过程,基因表达分析是广泛使用且有用的方法,这种方法可以运用于疾病中对细胞情况进行分类也可以用于其他目的。最近的研究表明植入到实验和分析过程中的常规假设可以导致全局基因表达数据的误解。我们讨论了这些假设并提出了解决方法,这些解决方法可以缩小从多元分析平台中获得的基因表达数据的错误判读。

英文原稿


[Title] Revisiting Global Gene Expression Analysis

[Authors]Jakob Lovén, David A. Orlando, Alla A. Sigova, Charles Y. Lin, Peter B. Rahl, Christopher B. Burge, David L. Levens, Tong Ihn Lee, Richard A. Young

[Abstract]Gene expression analysis is a widely used and powerful method for investigating the transcriptional behavior of biological systems, for classifying cell states in disease, and for many other purposes. Recent studies indicate that common assumptions currently embedded in experimental and analytical practices can lead to misinterpretation of global gene expression data. We discuss these assumptions and describe solutions that should minimize erroneous interpretation of gene expression data from multiple analysis platforms.

原文地址

http://www.cell.com/abstract/S0092-8674(12)01226-3

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