基于混合線性模型框架的基因表達微陣列數據統(tǒng)計分析方法研究.pdf

1、基因表達芯片是一種新的具有很大發(fā)展前景的生物技術方法，本研究通過Henderson方法Ⅲ構建一種新的統(tǒng)計量，可以用來檢測每個基因處理效應的顯著性(篩選差異表達基因)，并且可以根據統(tǒng)計量的大小對這些差異表達基因給出排序，從而提供給生物學家更多的信息和選擇.此外，在本文的研究里，還同時給出模型中各種效應的方差分量、隨機效應預測值和固定效應估計值，其分別對指導以后的實驗策略和進一步的數據分析是非常有用的。主要的研究內容和結論概述如下：

2、 1.本文的統(tǒng)計策略可分成相互關聯(lián)的三步：首先，芯片數據通過“歸一化”去除不歸因于基因特異性的總變異；其次通過擬合單基因模型來篩選差異表達基因?；贖enderson方法Ⅲ，構建一種新的統(tǒng)計量來衡量基因在不同處理間的表達差異程度，然后應用標準F分布檢測這個F統(tǒng)計量的顯著性，運用基于假發(fā)現率(FDR)調整的p-值來進行統(tǒng)計推斷；最后，結合這些假定的差異表達基因來擬合多基因模型。在多基因模型中，本研究運用馬爾可夫蒙特卡羅(MCMC)方法來獲

3、得方差分量和隨機效應預測值，以及相應的置信區(qū)間和顯著性檢驗。 2.本研究運用蒙特卡羅模擬來驗證用于芯片數據分析的統(tǒng)計方法的有效性。結果顯示本文的方法能夠在不同的試驗設計以及不同的數據特性下獲得比較高的功效。 3.為了實際分析數據的需要，本文用C/C++語言編制了用于基因表達數據分析的程序。這一程序封裝在新近開發(fā)的統(tǒng)計分析軟件QTModel里。該程序可以處理簡單實驗以及具有多個實驗變量的復雜實驗的數據，篩選差異表達基因，并