Geri Dön

Statistical analysis of gene expression data

Başlık çevirisi mevcut değil.

PDF İndir

  1. Tez No: 402842
  2. Yazar: ÖMER MOĞULTAY
  3. Danışmanlar: DR. CHRISTOPHER FALLAIZE
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: ANOVA, Gene expression, Microarray, Differential expression, Bonferroni Correction
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: The University of Nottingham
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 60

Özet

Özet yok.

Özet (Çeviri)

Microarray technologies have become a powerful tool for gene expression analysis. Multiple commercial microarray technologies provide a systematic approach to investigate thousands of genes simultaneously. Once data obtained, there is a requirement for extracting biological information from microarray data. This requirement can be satisfied by appropriate statistical analysis. A simple“fold change”approach was used to survey differentially expressed genes. It is recognized that, this approach does not give adequate result and not based on statistical framework. Analysis of variance (ANOVA) is an appropriate method can be used to detect differentially expressed genes with the help of multiple testing correction methods. In this dissertation, we will investigate preprocessing techniques with quality control assessments and carry out these to an Affymetrix GeneChip dataset in the first part. Then, we will conduct probe level ANOVA tests with Bonferroni Correction technique to adjust p-values in the second part. We have obtained significant genes and compared these genes to the original paper.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    401880

    CF3-statistical analysis of gene expression data

    Başlık çevirisi yok

    PELİN AKIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    MatematikThe University of Nottingham

    DR. CHRISTOPHER FALLAIZE

  2. Tez No

    524855

    Partial least squares method for the analysis of gene expression data

    Gen ekspresyon verilerini analizi için kısmi en küçük kareler yöntemi

    AYÇA ÖLMEZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    İstatistikDokuz Eylül Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYLİN ALIN

  3. Tez No

    269037

    Robust estimation and hypothesis testing in microarray analysis

    Mikrodizin analizinde sağlam kestirim yöntemleri ve hipotez testleri

    BURÇİN EMRE ÜLGEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İstatistik Bölümü

    PROF. DR. AYŞEN AKKAYA

  4. Tez No

    930634

    Non-alkolik yağlı karaciğer hastalığı zemininde gelişenhepatoseluler karsinom ile viral hepatitler zemininde gelişenhepatoseluler karsinom arasındaki genetik molekülerfarklılıkların İn Silico yöntemi ile analizi

    Analysis of genetic molecular differences between hepatocellular carcinoma developing in the basis of non-alcoholic fatty liver disease and hepatocellular carcinoma developing in the basis of viral hepatitis by In Silico method

    AYSU USUBBAYLI

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    GastroenterolojiDokuz Eylül Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NİLAY DANIŞ

  5. Tez No

    614296

    RNA-dizileme verilerinin kümelenmesinde yeni istatistiksel yaklaşımlar

    Novel statistical approaches in clustering RNA-sequencing data

    AHU DURMUŞÇELEBİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    BiyoistatistikErciyes Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKMEN ZARARSIZ

Geri Dön