<html>

<head>

<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=iso-8859-1">

<style type="text/css" style="display:none;"><!-- P {margin-top:0;margin-bottom:0;} --></style>

</head>

<body dir="ltr">

<div id="divtagdefaultwrapper" style="font-size:12pt;color:#000000;font-family:Calibri,Helvetica,sans-serif;" dir="ltr">

<p>Dear all,</p>

<p><br>

</p>

<p>I am running the NMF R package to classify cancer samples but I am not sure if if it is advisable to clean my gene expression dataset from unwanted variation before. For example, I have covariates like sex, level of degradation, etc...that are counfounders.

 If so, how should I clean it? Regressing out these factors and working with the residuals? Are tools like SVA or ComBat appropriate?<br>

</p>

<p><br>

</p>

<p>Thanks a lot for your feedback.</p>

<p><br>

</p>

<div id="Signature">

<div name="divtagdefaultwrapper" style="font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif; font-size:; margin:0">

<div name="divtagdefaultwrapper" style="font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif; font-size:; margin:0">

<b>Anna Esteve Codina, PhD<br>

Data Analyst</b></div>

<div name="divtagdefaultwrapper" style="font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif; font-size:; margin:0">

<b>Functional Genomics Unit</b></div>

<div name="divtagdefaultwrapper" style="font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif; font-size:; margin:0">

Centre Nacional d'Ànalisi Genòmica</div>

<div name="divtagdefaultwrapper" style="font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif; font-size:; margin:0">

CNAG-CRG<br>

Parc Científic de Barcelona -Torre I<br>

Baldiri Reixac, 4<br>

08028 Barcelona<br>

email: anna.esteve@cnag.crg.eu<br>

web: http://www.cnag.crg.eu<br>

</div>

</div>

</div>

</div>

</body>

</html>