<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Ich habe eine interaktive Datenbank mit 67 Genebenen in mehreren Proben ~ 100. Diese Gene wurden aufgrund ihrer wahrscheinlichen Aktivität ausgewählt. Viele der Gene sind interaktiv mit anderen. Ich versuche, die beste Gruppe von Genen zu bestimmen, die mit jedem einzelnen Gen korrelieren. Unter Verwendung verschiedener Plattformen (Predictor Screening Utility, Boosted Tree / Forest in Partition, Response Screening in Modeling und Screening in Modeling) erhalte ich eine ähnliche Hierarchie von Genen, die biologisch sinnvoll sind. Wenn ich jedoch das Antwort-Screening im Fit-Modell verwende, erhalte ich eine ganz andere Hierarchie, was biologisch viel weniger sinnvoll ist. Irgendwelche Ideen, warum das Antwort-Screening im Fit-Modell so unterschiedlich ist.
Danke, Neal
