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首页> 外文期刊>Journal of Bioinformatics and Computational Biology >IDENTIFYING DIFFERENTIALLY EXPRESSED GENES IN TIME-COURSE MICROARRAY EXPERIMENT WITHOUT REPLICATE
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IDENTIFYING DIFFERENTIALLY EXPRESSED GENES IN TIME-COURSE MICROARRAY EXPERIMENT WITHOUT REPLICATE

机译：无需重复就可以识别时间微显微实验中的差异表达基因

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Replication of time series in microarray experiments is costly. To analyze time series data with no replicate, many model-specific approaches have been proposed. However, they fail to identify the genes whose expression patterns do not fit the pre-defined models. Besides, modeling the temporal expression patterns is difficult when the dynamics of gene expression in the experiment is poorly understood. We propose a method called Partial Energy ratio for Microarray (PEM) for the analysis of time course microarray data. In the PEM method, we assume the gene expressions vary smoothly in the temporal domain. This assumption is comparatively weak and hence the method is general enough to identify genes expressed in unexpected patterns. To identify the differentially expressed genes, a new statistic is developed by comparing the energies of two convoluted profiles. We further improve the statistic for microarray analysis by introducing the concept of partial energy. The PEM statistic can be easily incorporated into the SAM framework for significance analysis. We evaluated the PEM method with an artificial dataset and two published time course cDNA microarray datasets on yeast. The experimental results show the robustness and the generality of the PEM method in identifying the genes of interest.
机译：在微阵列实验中复制时间序列非常昂贵。为了分析没有重复的时间序列数据，已经提出了许多特定于模型的方法。但是，他们未能鉴定出其表达模式不符合预定模型的基因。此外，当对基因表达在实验中的动力学了解甚少时，很难对时间表达模式进行建模。我们提出了一种称为微阵列部分能量比（PEM）的方法来分析时程微阵列数据。在PEM方法中，我们假设基因表达在时域内平稳变化。该假设相对较弱，因此该方法具有足够的通用性，可以识别以意外模式表达的基因。为了鉴定差异表达的基因，通过比较两个复杂轮廓的能量来开发新的统计数据。通过引入部分能量的概念，我们进一步改善了微阵列分析的统计量。 PEM统计信息可以轻松地合并到SAM框架中，以进行重要性分析。我们用人工数据集和酵母上两个已发布的时程cDNA微阵列数据集评估了PEM方法。实验结果表明，PEM方法在识别目标基因方面具有鲁棒性和普遍性。

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