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Hadamard矩阵法用于从微阵列实验中识别差异表达基因。 (英语) Zbl 1144.62090号

摘要:鉴定差异表达基因是微阵列实验的一个基本目标。在多滑片实验中,已经提出了许多检测差异表达基因的统计方法。然而,有时由于实验资源有限,只能制作一个cDNA阵列或两个寡核苷酸阵列,或者只能进行不充分的复制阵列。由于复制数据不可用,许多当前统计模型无法使用。简单地使用折叠变换也不可靠且效率低下[Y.Chen先生等,基于比率的决策和cDNA微阵列图像的定量分析。J.生物识别。《光学2,364–374》(1997);M.A.牛顿等,《关于表达比率的差异可变性:改进从微阵列数据中对基因表达变化的统计推断》。J.计算。《生物学》8,37–52(2001);W.锅等,在微阵列实验中检测基因表达变化需要多少重复阵列?混合模型方法。基因组生物学。3,研究0022.1–0022.10(2002)]。
我们提出了一种新方法。如果表达基因和未表达基因的对数转换比率具有相等的方差,我们使用Hadamard矩阵从单数组数据构建(t)检验。基本上,我们测试每个可疑基因与未表达基因相比是否有显著差异表达。我们使用基因表达式的代数和形成了一些与哈达玛矩阵行相对应的新随机变量。构建一个单样本t检验,并基于这些随机变量计算每个可疑基因的p值。通过使用任何方法进行多重测试,可以从原始值中获得调整后的p值,并可以确定可疑基因的显著性。当表达基因的方差与未表达基因的变异不同时,我们基于Hadamard矩阵的应用结果构造了一个(z)统计量,并找到了一个置信区间来保留原假设。利用区间,我们确定差异表达基因。这种方法对于多个微阵列也很有用,特别是当传统的(t)-测试没有足够的重复数据时。我们将我们的方法应用于ApoAI数据。结果似乎很有希望。它们不仅证实了早期已知的差异表达基因,还表明有更多的基因存在差异表达。

MSC公司:

62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用;元分析
05B20号 矩阵的组合方面(关联、阿达玛等)
92C40型 生物化学、分子生物学

关键词:

差异基因表达
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

[1] Allison,D.B。;Gadbury,G.L。;希奥,M。;Fernández,J.R。;Lee,C.-K。;普罗拉,T.A。;Weindruch,R.,微阵列基因表达数据分析的混合模型方法,计算。统计师。数据分析。,39, 1, 1-20 (2002) ·Zbl 1119.62371号
[2] 卡洛,M.J。;Dudoit,S。;Gong,E.L。;速度,T.P。;Rubin,E.M.,微阵列表达谱确定HDL缺乏小鼠中表达改变的基因,《基因组研究》,102022-2029(2000)
[3] 陈,Y。;Dougherty,E.R。;Bittner,M.L.,基于比率的决策和cDNA微阵列图像的定量分析,J.Biomed。光学,2364-374(1997)
[4] DeRisi,J。;Penland,L。;布朗,P.O。;Bittner,M.L.,使用cDNA微阵列分析人类癌症的基因表达模式,Natur。遗传学,1457-460(1996)
[5] 德文,J。;Peck,R.,《统计学:数据的探索与分析》(1997),达克斯伯里出版社:达克斯伯里出版社,加利福尼亚州太平洋格罗夫
[6] Dudoit,S。;Yang,Y.H。;Callow,M.J。;Speed,T.P.,在重复cDNA微阵列实验中识别差异表达基因的统计方法,Statist。Sinica,12,1,111-139(2002)·Zbl 1004.62088号
[7] 埃夫隆,E。;Tibshirani,R。;Storey,J。;Tusher,V.,微阵列实验的经验贝叶斯分析,J.Amer。统计师。协会,96,1151-1160(2001)·兹比尔1073.62511
[8] Ghosh,D.,2004年。使用微阵列数据评估复杂组织差异表达的混合模型。生物信息学。20 (11), 1663-1669.; Ghosh,D.,2004年。使用微阵列数据评估复杂组织差异表达的混合模型。生物信息学。20 (11), 1663-1669.
[9] Huber,W。;冯·海德布雷克,A。;苏尔特曼,H。;Poustka,A。;Vingron,M.,用于微阵列数据校准和差异表达量化的方差稳定,生物信息学,1,1,1-9(2002)
[10] Jain,N。;Thatte,J.等人。;Braciale,T。;Ley,K。;奥康奈尔,M。;Lee,J.K.,用少量复制的微阵列识别差异表达基因的本地错误测试,生物信息学,1945-1951(2003)
[11] Jin,W。;莱利·R·M。;沃尔芬格,R.D。;怀特,K.P。;帕萨多·古格尔(Passador-Gurgel),G。;Gibson,G.,《性别、基因型和年龄对果蝇转录变异的贡献》,Natur。遗传学,29,389-395(2001)
[12] 科尔,M.K。;Martin,M。;Churchill,G.A.,基因表达微阵列数据的方差分析,J.Compute。生物学,7819-837(2000)
[13] 李,M.-L.T。;Kuo,F.C。;Whitmore,G.A。;Sklar,J.,复制在微阵列基因表达研究中的重要性:来自重复cDNA杂交的统计方法和证据,Proc。美国国家科学院。科学。,97, 9834-9839 (2000) ·Zbl 0955.92016号
[14] Lönnstedt,I。;Speed,T.P.,复制微阵列数据,统计学。Sinica,12,1,31-46(2002)·Zbl 1004.62086号
[15] 牛顿,医学硕士。;肯齐奥尔斯基,C.M。;里士满,C.S。;F.R.布拉特纳。;Tsui,K.W.,《关于表达比率的差异可变性:从微阵列数据改进关于基因表达变化的统计推断》,J.Compute。《生物学》,8,37-52(2001)
[16] 牛顿,医学硕士。;努埃里,A。;Sarkar,D。;Ahlquist,P.,用半参数分层混合法检测差异基因表达谱,生物统计学,5155-176(2004)·Zbl 1096.62124号
[17] Pan,W.,Lin,J.,Le,C.,2002年。在微阵列实验中检测基因表达变化需要多少重复阵列?混合模型方法。基因组生物学。3,研究0022.1-00222.10。;Pan,W.,Lin,J.,Le,C.,2002年。在微阵列实验中检测基因表达变化需要多少重复阵列?混合模型方法。基因组生物学。3,研究0022.1-0022.10。
[18] Raghavarao,D.,《实验设计中的构造和组合问题》(1971),威利出版社:威利纽约
[19] Roke,D.M。;Durbin,B.,基因表达阵列测量误差模型,J.Compute。《生物学》,8,6,557-570(2001)
[20] Schena,M。;沙龙,D。;海勒,R。;Chai,A。;布朗,P.O。;Davis,R.W.,用互补DNA微阵列定量监测基因表达模式,科学,270467-470(1995)
[21] Schena,M。;沙龙,D。;海勒,R。;Chai,A。;布朗,P.O。;Davis,R.W.,《平行人类基因组分析:1000个基因的基于微阵列的表达监测》,Proc。美国国家科学院。科学。美国,93,10614-10619(1996)
[22] 图瑟,V。;Tibshirani,R。;Chu,G.,应用于硫代化辐射反应的微阵列显著性分析,Proc。美国国家科学院。科学。,98, 9, 5116-5121 (2001) ·2014年12月10日
[23] Wolfinger,R.D.博士。;Gibson,G。;Wolfinger,E.D。;Bennett,L。;哈迈德,H。;布歇尔,P。;阿夫沙里,C。;Paules,R.S.,通过混合模型从cDNA微阵列表达数据评估基因重要性,J.Compute。生物学,8,6,625-638(2001)
[24] Yang,Y.H。;Dudoit,S。;卢,P。;Lin,D.M。;彭,V。;Ngai,J。;Speed,T.P.,cDNA微阵列数据的归一化:一种处理单玻片和多玻片系统变化的稳健复合方法,核酸研究,30,4,e15(2002)
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