Statistical significance vs. Biologi

Statistical significance vs. Biological relevance

In the bioinformatics research community, we often build models based on the statistical significance of the raw data. but their outcome sometimes (maybe most of the times) is in conflict with biological significance. For example, cancer diagnosis based on high-throughput gene expression data, no matter how good the result is, it may still make no sense for the biologists.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ไฟนัยสำคัญทางสถิติเมื่อเทียบกับนัยความเกี่ยวข้องทางชีวภาพในชุมชนการวิจัยชีวสารสนเทศเรามักจะสร้างรูปแบบขึ้นอยู่กับสถิติที่มีนัยสำคัญนัยของข้อมูลดิบ แต่ผลที่ได้รับบางครั้ง (อาจจะมากที่สุดของครั้ง) อยู่ในความขัดแย้งที่มีนัยสำคัญทางชีวภาพไฟนัย ยกตัวอย่างเช่นการวินิจฉัยโรคมะเร็งขึ้นอยู่กับข้อมูลของยีนสูง throughput แสดงออกว่าดีผลที่ได้คือไม่มีก็ยังอาจทำให้ความรู้สึกของนักชีววิทยาไม่มี

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สถิติโรคมะเร็งและชีวภาพจึง signi ความเกี่ยวข้อง

ในชีวสารสนเทศศาสตร์วิจัยชุมชน เรามักจะสร้างแบบจำลองตามสถิติ signi ถ่ายทอดโรคมะเร็งของข้อมูลดิบ แต่ผลของพวกเขาบางครั้ง ( อาจจะมากที่สุดของเวลา ) อยู่ในความขัดแย้งกับทางชีวภาพ signi ถ่ายทอดโรคมะเร็ง ตัวอย่างเช่น การวินิจฉัยโรคมะเร็งขึ้นอยู่กับข้อมูลการแสดงออกของยีนช่วย ไม่ว่าผลเป็นอย่างไรดีมันอาจจะไม่มีเหตุผลสำหรับนักชีววิทยา .