Statistical analysis of gene expression data
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 402842
- Danışmanlar: DR. CHRISTOPHER FALLAIZE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: ANOVA, Gene expression, Microarray, Differential expression, Bonferroni Correction
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: The University of Nottingham
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2018
İstatistikDokuz Eylül Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYLİN ALIN
- Robust estimation and hypothesis testing in microarray analysis
Mikrodizin analizinde sağlam kestirim yöntemleri ve hipotez testleri
BURÇİN EMRE ÜLGEN
- RNA-dizileme verilerinin kümelenmesinde yeni istatistiksel yaklaşımlar
Novel statistical approaches in clustering RNA-sequencing data
AHU DURMUŞÇELEBİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
BiyoistatistikErciyes ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKMEN ZARARSIZ
- Mikrodizilim gen ifade çalışmalarında genelleştirme yöntemlerinin regresyon modelleri üzerine etkisi
The effects of generalization methods on regression models in microarray gene expression studies
SELEN YILMAZ IŞIKHAN
Doktora
Türkçe
2014
BiyoistatistikHacettepe ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CELAL REHA ALPAR