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A statistical model of microarray images and an estimator of gene expression ratio.

机译:微阵列图像的统计模型和基因表达率的估算器。

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摘要

A microarray is used to measure gene expression. This thesis applies maximum-likelihood estimation techniques to the fundamental measurement in microarray analysis—measuring the gene expression ratio from fluorescent microarray images. This is accomplished through the derivation of a statistical model of the intensity of spots in microarray images. The model includes spot pixel intensity distributions, inter-pixel correlations and the intensity distribution of background noise. From this statistical model, an estimator for gene expression ratio has been produced.; The estimator, a pair of polynomial equations solved simultaneously, is compared via simulation to other methods of measuring gene expression ratio. Performance analysis of this estimator indicates a five per-cent improvement in the standard deviation of the measures of gene expression ratio compared to traditional methods.
机译:微阵列用于测量基因表达。本文将最大似然估计技术应用于微阵列分析中的基础测量,即从荧光微阵列图像中测量基因表达率。这是通过推导微阵列图像中斑点强度的统计模型来完成的。该模型包括点像素强度分布,像素间相关性和背景噪声的强度分布。从这个统计模型,已经产生了基因表达率的估计。估计器是一对同时求解的多项式方程,通过仿真与其他测量基因表达率的方法进行比较。该估计器的性能分析表明,与传统方法相比,基因表达率的标准偏差提高了5%。

著录项

  • 作者

    Seale, David Andrew.;

  • 作者单位

    University of Toronto (Canada).;

  • 授予单位 University of Toronto (Canada).;
  • 学科 Engineering Biomedical.; Biology Genetics.
  • 学位 M.A.Sc.
  • 年度 2002
  • 页码 p.814
  • 总页数 90
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 生物医学工程;
  • 关键词

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