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Mixture models for assessing differential expression in complex tissues using microarray data
Bioinformatics. 2004 Jul 22;20(11):1663-9
Normal v.s. tumor の比較を(microarray で)行おうとするとき，LCM(laser capture microdissection) なんかを使わない限り，normal(癌化前の細胞)と tumor(癌化後の細胞)の混じり物を使わざるを得ない．この問題を computational に解決しようというお話．NMF(Non-negative Matrix Factorization)とか，ICA(Independent component analysis) あたりと目指しているところは同じと感じた．この論文では tissue 中には normal と tumor の 2種類だけが未知の(tissue 毎に異なる)割合で混ざっていると仮定して，その混じり具合と tumor specific, normal specific expression pattern を求めようとしている．

最大の問題点は tissue 中には 2種類しか細胞がないと仮定しているところと感じた．現実にはそんなことは無いんだけどね．そういう意味では NMF/ICA の方が好みだな