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首页> 外文期刊>Journal of Bioinformatics and Computational Biology >USING WEIGHTED PERMUTATION SCORES TO DETECT DIFFERENTIAL GENE EXPRESSION WITH MICROARRAY DATA
【24h】

USING WEIGHTED PERMUTATION SCORES TO DETECT DIFFERENTIAL GENE EXPRESSION WITH MICROARRAY DATA

机译：使用加权置换分数来检测微阵列数据的差异基因表达

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A cliiKM of nonparametric statistical methods, including a nonparametric empirical Bayes (EB) method, the Significance Analysis of Microarrays (SAM) and the mixture model method (MMM) have been proposed to detect differential gene expression for replicated microamiy experiments. They all depend on constructing a test statistic, for example, a t-statiHtie, a.nd then using permutation to draw inferences. However, due to special fcaturoH of microarray data, using standard permutation scores may not estimate the null distribution of the test statistic well, leading to possibly too conservative inferences. We propose a now method of constructing weighted permutation scores to overcome the problem: posterior probabilities of having no differential expression from the EB method are used as weights for genes to better estimate the null distribution of the test statistic. We also propose a weighted method to estimate the false discovery rate (FDR) using the posterior probabilities. Using simulated data and real data for time-course niicroat'ray experiments, we show the improved performance of the proposed methods when implemented in MMM, EB and SAM.
机译：已经提出了一种非参数统计方法的非参数统计方法，包括非参数经验贝叶斯（EB）方法，对微阵列（SAM）和混合物模型方法（MMM）的意义分析检测差异基因表达用于复制的微见实验。它们都依赖于构建测试统计，例如T-Statihtie，A.nd然后使用排列来绘制推断。然而，由于微阵列数据的特殊FCATUROH，使用标准置换分数可能无法估计测试统计的零点井，导致可能过于保守的推论。我们提出了一种建构加权置换分数的方法来克服问题：没有从EB方法没有差异表达的后验概率用作基因的权重，以更好地估计测试统计的空分布。我们还提出了一种加权方法来估计使用后验概率的错误发现率（FDR）。使用模拟数据和用于时机Niicroat'Ray实验的实际数据，我们在MMM，EB和SAM在MMM实现时，我们展示了所提出的方法的改进性能。

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