Alternative empirical Bayes models for adjusting for batch effects in genomic studies

Combining genomic data sets from multiple studies is advantageous to increase statistical power in studies where logistical considerations restrict sample size or require the sequential generation of data. However, significant technical heterogeneity is commonly observed across multiple batches of data that are generated from different processing or reagent batches, experimenters, protocols, or profiling platforms. |

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
152    89    3    28-06-2024
196    82    1    28-06-2024
88    87    1    28-06-2024
24    81    2    28-06-2024
15    90    2    28-06-2024
1    98    1    28-06-2024
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.