TY  - JOUR
AU  - Viallon, Vivian
AU  - His, Mathilde
AU  - Rinaldi, Sabina
AU  - Breeur, Marie
AU  - Gicquiau, Audrey
AU  - Hemon, Bertrand
AU  - Overvad, Kim
AU  - Tjønneland, Anne
AU  - Rostgaard-Hansen, Agnetha Linn
AU  - Rothwell, Joseph A
AU  - Lecuyer, Lucie
AU  - Severi, Gianluca
AU  - Kaaks, Rudolf
AU  - Johnson, Theron
AU  - Schulze, Matthias B
AU  - Palli, Domenico
AU  - Agnoli, Claudia
AU  - Panico, Salvatore
AU  - Tumino, Rosario
AU  - Ricceri, Fulvio
AU  - Verschuren, W M Monique
AU  - Engelfriet, Peter
AU  - Onland-Moret, Charlotte
AU  - Vermeulen, Roel
AU  - Nøst, Therese Haugdahl
AU  - Urbarova, Ilona
AU  - Zamora-Ros, Raul
AU  - Rodriguez-Barranco, Miguel
AU  - Amiano, Pilar
AU  - Huerta, José Maria
AU  - Ardanaz, Eva
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AU  - Ottoson, Filip
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AU  - Weiderpass, Elisabete
AU  - Johansson, Mattias
AU  - Dossus, Laure
AU  - Jenab, Mazda
AU  - Gunter, Marc J
AU  - Lorenzo Bermejo, Justo
AU  - Scherer, Dominique
AU  - Salek, Reza M
AU  - Keski-Rahkonen, Pekka
AU  - Ferrari, Pietro
PY  - 2021
DO  - 10.3390/metabo11090631
SN  - 2218-1989
UR  - http://hdl.handle.net/10668/18539
T2  - Metabolites
AB  - Pooling metabolomics data across studies is often desirable to increase the statistical power of the analysis. However, this can raise methodological challenges as several preanalytical and analytical factors could introduce differences in measured...
LA  - en
PB  - MDPI AG
KW  - cancer epidemiology
KW  - metabolites
KW  - metabolomics
KW  - normalization
KW  - pooling
KW  - technical variability
KW  - Epidemiologists
KW  - Laboratories
KW  - Prospective Studies
KW  - Proteomics
KW  - Biomarkers
KW  - Bias
KW  - Neoplasms
TI  - A New Pipeline for the Normalization and Pooling of Metabolomics Data.
TY  - research article
VL  - 11
ER  -