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MILE 基因表达数据集的综合分析促进了白血病类型和亚型生物标志物的发现

  白血病作为一种常见的癌症类型,如今仍需要在诊断和分类领域进行改进。目前,正在评估现代分子生物学技术对检测和区分白血病亚型的充分性。这项任务已经进行了多次尝试。根据安德烈夫等人的说法。 [1] 1980 年,DNA 和 RNA 的流式细胞术分析已被用于识别急性淋巴细胞白血病亚型。随着微阵列技术的出现,出现了新的机会,1999 年 Golub 等人。 [2] 使用表达数据区分急性淋巴细胞白血病和髓细胞白血病(ALL,AML)类型。此外,Yeoh 等人使用基因表达谱对儿科 ALL 亚型进行分类。 [3]。最近,除了用于确定 AML 亚型 [4] 等问题的微阵列技术外,人们的兴趣也转向通过 miRNA [5-10] 和 lncRNA [11] 分析寻找白血病生物标志物。尽管存在所有这些研究,但仍然只有一项大规模进行的特殊研究以区分所有白血病亚型 [12]。

  该数据集是在充分了解当今科学界开发的实验设计方法的重要性的基础上建立的。无论研究领域如何,控制、复制和随机化的原则在整个实验室和研究机构中都是众所周知和实施的。这使得能够规划复杂的实验,例如白血病微阵列创新 (MILE) [12]。在实验阶段,它采用了最先进的综合方案和严格的控制程序。预计这将导致更高的统计测试能力,从而更有可能获得有意义的新结果。尽管如此,如果更深入地关注预处理和下游分析管道,丰富的数据集为进一步得出结论提供了可能性。

  在这项致力于生物标志物发现的研究的基础上,所呈现的工作旨在通过减少错误发现的机会来证明周到和定制的数据预处理对推理至关重要。它对最终结论产生了实质性的影响,这证明在生物医学数据挖掘中忽略这一必不可少的步骤应该是普遍不可想象的。

本文来源于互联网,如有侵权请联系删除。来源:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5366179/

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