Data Variance and Statistical Significance in 2D-Gel Electrophoresis and DIGE Experiments: Comparison of the Effects of Normalization Methods
Notice bibliographique
Résumé
Identifying changes in the relative abundance of proteins between different biological samples is often confounded by technical noise. In this work, we compared eight normalization methods commonly used in two-dimensional gel electrophoresis and difference gel electrophoresis (DIGE) experiments for their ability to reduce noise and for their influence on the list of proteins whose difference in abundance between two samples is determined to be statistically significant. With respect to reducing noise we find that, while all methods improve upon unnormalized data, cyclic linear normalization is the least well suited to gel-based proteomics and the performances of the other methods are similar. We also find in DIGE data that the choice of normalization method has less of an impact on the noise than does the decision to use an internal reference in the experimental design and that both normalization and standardization using the internal reference are required to maximally reduce variance. Despite the similar noise reduction achieved by most normalization methods, the list of proteins whose abundance was determined to differ significantly between biological groups differed depending on the choice of normalization method. This work provides a direct comparison of the impact of normalization methods in the context of common experimental designs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,077 | 0,183 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».