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.2004:3:第3条。
doi:10.2202/1544-6115.1027。 Epub 2004年2月12日。

微阵列实验中评估差异表达的线性模型和经验贝叶斯方法

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微阵列实验中评估差异表达的线性模型和经验贝叶斯方法

戈登·史密斯. 统计应用基因分子生物学. 2004.

摘要

考虑了在设计的微阵列实验中识别差异表达基因的问题。Lonnstedt和Speed(2002)使用简单的层次参数模型,在重复的双色实验中导出了差异表达后验概率的表达式。本文的目的是将Lonnstedt和Speed(2002)的层次模型发展为一种实用的方法,用于具有任意数量处理和RNA样本的通用微阵列实验。该模型在具有任意系数和对比度的一般线性模型的背景下重置。该方法同样适用于单通道和双色微阵列实验。对于模型中的超参数,导出了一致的闭式估计。提出的估计器即使对少量阵列也具有稳健的行为,并允许点滤波或点质量权重产生的不完整数据。后验概率统计是根据缓和的t统计量重新计算的,其中使用后验剩余标准偏差代替普通标准偏差。经验贝叶斯方法相当于将估计的样本方差收缩为集合估计,从而在数组数量较少时产生更稳定的推断。与后验概率相比,使用适度t统计量的优势在于减少了需要估计的超参数数量;特别是,不需要了解折叠变化的非空先验。慢化t-统计量显示为服从具有增加自由度的t-分布。适度推理方法通过使用适度F-统计量扩展了对复合零假设的检验。仿真研究证明了这些方法的性能。给出了两个公开可用数据集的结果。

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