As experiências Actuais do microarray permitem que os níveis de actividade dos milhares de genes sejam medidos imediatamente, fornecendo um indicador nos eventos moleculars que são a base da saúde e da doença.
A selecção dos genes que têm níveis distintos de actividade entre condições do interesse (tais como o cancro e o não-cancro) emergiu conseqüentemente como um alvo chave da análise de dados. Contudo, com tipicamente muitos milhares de genes a escolher de e no máximo alguns dúzia grupos de medidas disponíveis, as análises diferenciais deste tipo são extremamente desafiantes. Os testes estatísticos Diferentes rendem os resultados diferentes devido a suas suposições subjacentes, mas em dados reais é geralmente impossível dizer que método é provável ser direito.
Os Pesquisadores na Universidade de Oxford desenvolveram um método novo de que pudesse fornecessem uma medida da consistência para tais testes. É capaz de avaliar a eficácia de cada algoritmo para dados particulares e pode-se mais utilizar para aprender como produzir um método estatístico eficaz para testar os dados dados.
O método novo tem muitos vantagens e benefícios distintos em comparação com métodos existentes para selecionar. Uma das vantagens principais é que pode avaliar algoritmos estatísticos selecionando algoritmos feitos sob encomenda dos dados usando uma noção da consistência. A técnica, que é extremamente robusta, ajuda a reduzir o risco de escolher um algoritmo impróprio. Isto ajuda a minimizar erros e conseqüentemente a conduzi-los à redução potencial significativa no custo de produzir dados.