Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Normalization techniques for univariate biostatistics analysis (Conference Paper)

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61388971%3A_____%2F18%3A00491880" target="_blank" >RIV/61388971:_____/18:00491880 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Normalization techniques for univariate biostatistics analysis (Conference Paper)

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The biostatistic processing of metabolomic data includes a number of mathematical and statistical methods. The series of preprocessing steps is necessary applied before application of the univariate or multivariate approaches for identifications of statistical significant factor. The goal of this article is using simulation Monte Carlo approach for analysis of influence of normalizations processes on the results of univariate statistical methods. In our study four methods of normalization are compared - normalization by the area under the curve (AUC), normalization to creatinine, quantile normalization and probabilistic quotient normalization (PQN). The results of simulation experiments studies have shown that PQN, quantile normalization and creatinine normalization are more robust than AUC normalization, especially in case a small number of metabolites with a large fold change is presented. From a practical point of view PQN method is recomended as the robust normalization procedure with the broad application and easy data interpretation.

  • Název v anglickém jazyce

    Normalization techniques for univariate biostatistics analysis (Conference Paper)

  • Popis výsledku anglicky

    The biostatistic processing of metabolomic data includes a number of mathematical and statistical methods. The series of preprocessing steps is necessary applied before application of the univariate or multivariate approaches for identifications of statistical significant factor. The goal of this article is using simulation Monte Carlo approach for analysis of influence of normalizations processes on the results of univariate statistical methods. In our study four methods of normalization are compared - normalization by the area under the curve (AUC), normalization to creatinine, quantile normalization and probabilistic quotient normalization (PQN). The results of simulation experiments studies have shown that PQN, quantile normalization and creatinine normalization are more robust than AUC normalization, especially in case a small number of metabolites with a large fold change is presented. From a practical point of view PQN method is recomended as the robust normalization procedure with the broad application and easy data interpretation.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10602 - Biology (theoretical, mathematical, thermal, cryobiology, biological rhythm), Evolutionary biology

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/LO1509" target="_blank" >LO1509: Pražská infrastruktura pro strukturní biologii a metabolomiku II</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2018

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    17th Conference on Applied Mathematics, APLIMAT 2018, Bratislava, Slovakia, 6 February 2018 through 8 February 2018, Code 135345

  • ISBN

    978-802274765-3

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    8

  • Strana od-do

    925-932

  • Název nakladatele

    Slovak University of Technology in Bratislava

  • Místo vydání

    Bratislava

  • Místo konání akce

    Bratislava

  • Datum konání akce

    6. 2. 2018

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku