基于混合線性模型和條件變量分析的DNA微陣列數(shù)據(jù)分析方法研究.pdf

1、浙江大學(xué)博士學(xué)位論文基于混合線性模型和條件變量分析的DNA微陣列數(shù)據(jù)分析方法研究姓名：陸燕申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：博士專(zhuān)業(yè)：生物信息與數(shù)量遺傳學(xué)指導(dǎo)教師：朱軍2002.1.1了驗(yàn)證。模擬結(jié)果表明該方法在絕大多數(shù)情況下優(yōu)于傳統(tǒng)的t檢驗(yàn)和Wolfinger提出的混合模型方法。驗(yàn)證了基因和處理的互作效應(yīng)可以作為鑒定差異表達(dá)基因的更為恰當(dāng)?shù)闹笜?biāo)。3研究表明我們提出的基于混合線性模型的方法可以無(wú)偏或近無(wú)偏地估算固定效應(yīng)和預(yù)測(cè)隨機(jī)效應(yīng)。對(duì)基因主效應(yīng)的無(wú)偏估計(jì)

2、值和基因與處理互作效應(yīng)的無(wú)偏預(yù)測(cè)值進(jìn)行聚類(lèi)可以獲得具有統(tǒng)計(jì)學(xué)和生物學(xué)意義的結(jié)果。4將我們提出的混合線性模型進(jìn)行拓展，可以用來(lái)分析動(dòng)態(tài)的基因表達(dá)數(shù)據(jù)。我們定義了一個(gè)新變量度量給定f1時(shí)刻的基因表達(dá)量來(lái)確定t時(shí)刻的基因表達(dá)情況，用條件變量的方法來(lái)估計(jì)條件方差、預(yù)測(cè)條件遺傳效應(yīng)，可以揭示在特定時(shí)間段基因表達(dá)的變異情況。5對(duì)新提出的基于條件變量的分析芯片數(shù)據(jù)的方法進(jìn)行了蒙特卡羅模擬研究。結(jié)果表明基于條件變量的分析方法在大多數(shù)情況下表現(xiàn)得比差值法

3、更有效。同時(shí)結(jié)果還進(jìn)一步顯示了將基因和環(huán)境的互作效應(yīng)作為鑒定差異表達(dá)基因的指標(biāo)是非常有效的。6為了適應(yīng)實(shí)際分析的需要，用c／c抖語(yǔ)言編寫(xiě)了軟件，可以用于分析基因芯片的表達(dá)數(shù)據(jù)，估算基因表達(dá)變異來(lái)源的方差組成和預(yù)測(cè)遺傳效應(yīng)，同時(shí)尋找差異表達(dá)基因。7以幾種藥物處理特異癌癥細(xì)胞系的實(shí)際芯片實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析為例，說(shuō)明了本研究所提方法的分析過(guò)程及分析所得結(jié)果的生物學(xué)意義a■關(guān)鍵詞DNA微陣列基因表達(dá)混合線性模型蒙特卡羅模擬條件變量分析一——～———