×

未复制微阵列数据的经验贝叶斯分析。 (英语) 2011年6月11日Zbl

开发了一种用于分析无重复基因表达数据的微阵列分析技术。它基于具有异质误差的双向方差分析模型。贝叶斯方法用于参数估计,马尔可夫链蒙特卡罗技术用于估计。针对数据方差先验规范,提出了一种经验贝叶斯方法。通过实际数据和仿真评估了所提方法的性能。

MSC公司:

62C12号机组 经验决策程序;经验贝叶斯程序
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用;元分析
62J10型 方差和协方差分析(ANOVA)
65立方厘米 马尔可夫链的数值分析或方法
92C40型 生物化学、分子生物学

软件:

EB阵列
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

[1] Baldi P,Long A(2001)微阵列表达数据分析的贝叶斯框架:基因变化的正则化t检验和统计推断。生物信息学17:509–519·doi:10.1093/bioinformatics/17.6.509
[2] Cho H,Lee JK(2008)错误池经验贝叶斯模型,用于增强微阵列数据中差异表达的统计发现。IEEE Trans Syst Man Cybern第A部分Syst Hum 38:425–436·doi:10.1109/TSMCA.2007.914761
[3] Dong F(1993)关于无重复分数阶乘中活动对比度的识别。统计正弦3:209–217·兹伯利0824.62072
[4] Efron B(2003)Robbins,经验贝叶斯和微阵列。安统计31:366–378·Zbl 1038.62099号 ·doi:10.1214/aos/1051027871
[5] Efron B,Tibshirani R(2002)微阵列的经验贝叶斯方法和错误发现率。基因流行病学23:70–86·doi:10.1002/gepi.1124
[6] Efron B,Tibshirani R,Storey J,Tusher V(2001)微阵列实验的经验贝叶斯分析。美国统计协会J Am Stat Assoc 96:1151–1160·兹比尔1073.62511 ·doi:10.1198/016214501753382129
[7] Geyer C(1992)《实用马尔可夫链蒙特卡罗》。统计科学7:473–483·Zbl 0085.18501号 ·doi:10.1214/ss/117701137
[8] Ibrahim J,Chen M-H,Gray R(2002)DNA微阵列数据基因表达的贝叶斯模型。美国统计协会J Am Stat Assoc 97:88–99·兹比尔1073.62578 ·doi:10.1198/016214502753479257
[9] Ishwaran H,Rao J(2003)使用贝叶斯模型选择检测微阵列中的差异表达基因。美国统计协会J Am Stat Assoc 98:438–455·Zbl 1041.62090号 ·doi:10.1198/016214500300224
[10] Jain N,Thatte J,Braciale T,Ley K,O'Connell M,Lee JK(2003)用少量复制微阵列识别差异表达基因的局部混合错误测试。生物信息学19:1945–1951·doi:10.1093/bioinformatics/btg264
[11] Kendziorski C,Newton M,Lan H,Gould M(2003)《使用复制基因表达谱比较多组的参数经验贝叶斯方法》。统计医学22:3899–3914·doi:10.1002/sim.1548
[12] Kooperberg C,Aragaki A,Strand AD,Olson J(2005)小型微阵列实验的显著性测试。统计医学24:2281–2298·doi:10.1002/sim.2109
[13] Lee M-LT,Kuo FC,Whitmore GA,Sklar J(2000),复制在微阵列基因表达研究中的重要性:重复cDNA杂交的统计方法和证据。国家科学院院刊97:9834–9839·Zbl 0955.92016号 ·doi:10.1073/pnas.97.18.9834
[14] Lee K,Sha N,Dougherty E,Vannucci M,Mallick B(2003)《基因选择:贝叶斯变量选择方法》。生物信息学19:90–97·doi:10.1093/生物信息/19.1.90
[15] Lenth R(1989)无重复因子的快速简便分析。技术计量学31:469–473·doi:10.1080/00401706.1989.10488595
[16] Liang M,Briggs A,Rute E,Greene A,Cowley A(2003)《染色切换和生物复制在cdna微阵列研究中重要性的定量评估》。生理基因组学14:199-207
[17] Newton M,Kendziorski C(2003)微阵列的参数经验贝叶斯方法。In:Parmigiani G,Garrett E,Irizarry R(eds)基因表达数据分析。纽约州施普林格,第254–271页
[18] Newton M、Kendziorski C、Richmond C、Blattner F、Tsui K(2001)《关于表达比率的差异可变性:改进微阵列数据中关于基因表达变化的统计推断》。计算机生物学杂志8:37–52·doi:10.1089/106652701300099074
[19] Theilhaber J,Bushnell S,Jackson A,Fuchs R(2001)《基因表达分析中折叠变化的贝叶斯估计:PFOLD算法》。计算机生物学杂志8:585–614·doi:10.1089/106652701753307502
[20] Townsend JP(2003)多因素实验设计和斑点dna微阵列比率的传递性。BMC基因组学4:41·doi:10.1186/1471-2164-4-41
[21] Townsend JP(2004)使用基因表达水平和斑点dna微阵列的贝叶斯分析模型解决基因表达的大小差异。BMC生物信息学5:54·doi:10.1186/1471-2105-5-54
[22] Townsend JP,Hartl D(2002)基因表达水平的贝叶斯分析:跨多个治疗或样本的相对mrna水平的统计量化。基因组生物学3,研究0071.0071–0071.0016
[23] Tseng GC,Oh M-K,Rohlin L,Liao J,Wong WH(2001)cdna微阵列分析中的问题:质量过滤,通道归一化,变异模型和基因效应评估。核酸研究29:2549–2557·doi:10.1093/nar/29.12.2549
[24] Tusher V,Tibshirani R,Chu C(2001)微阵列应用于电离辐射转录反应的显著性分析。国家科学院院刊98:5116–5121·2014年12月10日 ·doi:10.1073/pnas.091062498
[25] Wernisch L(2002)复制能保存有噪声的微阵列数据吗?。Comp Funct Genomics公司3:372–374·doi:10.1002/cfg.196
[26] Yang YH,Speed T(2002),基因芯片实验的设计问题。Nat版本3:579–588
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。