Aktualni microarray eksperymenty pozwolą poziomy aktywność tysiące geny mierzącym przy once, providing okno w cząsteczkowych wydarzenia leżeć u podłoża zdrowie i chorobę.
Wybór geny ma odrębnych poziomy aktywność między warunkami interes tym samym wyłaniał się gdy kluczowy cel dane analiza. (tak jak nowotwór i nowotwór) Jakkolwiek, z wiele tysiącami geny wybierać od najwięcej few tuzin setów pomiary dostępni i przy niezwykle rzucają wyzwanie typowo, dyferencjalne analizy ten rodzaj. Różni statystyczni testy poddają się różnych rezultaty należnych ich zasadniczy przypuszczenia, ale na istnych dane jest zazwyczaj niemożliwy mówić ja który metoda jest prawdopodobna być prawa.
Badacze przy uniwersytetem Oxford rozwijali nową metodę który sprawnie jest zapewnia konsystenci miarę dla taki testów. Ja jest sposobny oceniać skuteczność each algorytm dla szczególnych dane i ono uczyć się dlaczego produkować wydajną statystyczną metodę dla badać dawać dane może być dalszy wykorzystany.
Nowa metoda wiele odrębne przewagi i korzysta w porównaniu z istniejącymi metodami dla ekranizować. Jeden główne przewagi jest że ja jest sprawnie oceniać statystycznych algorytmy wybierać obyczajowych algorytmy od dane używać pojęcie konsystencja. Technika pomaga zmniejszać ryzyko wybierać nieodpowiedniego algorytm., która jest niezwykle krzepko, To pomaga bagatelizować błędy i prowadzenie znacząca potencjalna redukcja w koszcie inscenizowanie dane tym samym.