腺样本之间的凝聚层次聚类。通过计算每个的缺失数量来过滤表达数据。 过滤的目的是去除所有甲状腺样本中未检测到表达的这些样本可能会给聚类带来噪音。过滤后保留个的子集用于分层聚类。对于类别比较以识别差异表达的首先对每个进行检验进行两类比较并应用程序将错误发现率控制在％即在检测到的中平均有％是假阳性。
对于数据中的类别预测应用了微阵列预测分
析软件的最近收缩质心方法。该软件在构建预测模型时集成了预测性的选择奥地利电话号码列表并执行倍交叉验证。 线性判别分析用于对单个集进行类别预测无需进行特征选择。对于单独研究的使用单向方差分析来检测每个突变效应的统计显着性。应用主成分分析来提供表达与突变类型之间关系的无监督可视化和研究。
对于每对突变特异性组进行将样本投影到第一个主成分
并应用简单的检验来测试两组之间的分离显着性。结果甲状腺正常组织阿塞拜疆电话号码列表和肿瘤组织中总体表达量最初使用一组个正常甲状腺组织个增生结节和个甲状腺肿瘤包括个个个个个和个来评估个人类成熟的表达。 总体而言种在正常和增生性甲状腺组织中表达。在大多数甲状腺肿瘤中与正常组织相比个中的个持续上调个中的个下调变化超过倍。
