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Hochdurchsatz-Omics-Daten enthalten häufig systematische Verzerrungen, die während verschiedener Schritte der Probenverarbeitung und Datengenerierung eingeführt werden. Da die Quelle dieser Verzerrungen normalerweise unbekannt ist, ist es schwierig, eine optimale Normalisierungsmethode für einen gegebenen Datensatz auszuwählen. Um diesen Prozess zu erleichtern, stellen wir das Open-Source-Werkzeug "Normalyzer" vor. Es normalisiert die Daten mit 12 verschiedenen Normalisierungsmethoden und erstellt einen Bericht mit mehreren quantitativen und qualitativen Diagrammen zur vergleichenden Bewertung verschiedener Methoden. Die Nützlichkeit von Normalyzer wird anhand dreier verschiedener Fallstudien aus der quantitativen Proteomik und Transkriptomik demonstriert. Die Ergebnisse dieser Fallstudien zeigen, dass die Wahl der Normalisierungsmethode den Ausgang nachfolgender quantitativer Vergleiche stark beeinflusst. Normalyzer ist ein R-Paket und kann lokal oder über die Online-Implementierung unter http://quantitativeproteomics.org/normalyzer genutzt werden.
Chawade et al. (Mon,) haben diese Frage untersucht.
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