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Surrogate Variable Analysis (SVA) ​ o Análisis de Variables Sustitutas, es un algoritmo que permite modelar el efecto de la heterogeneidad de expresión (EH, Expression Heterogeneity) en matrices de expresión génica. Esta EH se utiliza para describir los patrones de variación debidos a la influencia de cualquier variable no tenida en cuenta en el modelo. De acuerdo con los autores ,​ la utilización de SVA aumenta la precisión biológica y la reproducibilidad de análisis en los estudios de expresión de todo el genoma.
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Surrogate Variable Analysis (SVA) ​ o Análisis de Variables Sustitutas, es un algoritmo que permite modelar el efecto de la heterogeneidad de expresión (EH, Expression Heterogeneity) en matrices de expresión génica. Esta EH se utiliza para describir los patrones de variación debidos a la influencia de cualquier variable no tenida en cuenta en el modelo. El algoritmo parte de la eliminación de las variables consideradas en una matriz de expresión génica para estimar posibles variables sustitutas (surrogate variables) que modelen los efectos de variables ocultas no tenidas en cuenta en el modelo. De acuerdo con los autores ,​ la utilización de SVA aumenta la precisión biológica y la reproducibilidad de análisis en los estudios de expresión de todo el genoma.
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