Statistical analysis of gene expression data
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 402842
- Danışmanlar: DR. CHRISTOPHER FALLAIZE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: ANOVA, Gene expression, Microarray, Differential expression, Bonferroni Correction
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: The Unıversıty Of Nottıngham
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
Microarray technologies have become a powerful tool for gene expression analysis. Multiple commercial microarray technologies provide a systematic approach to investigate thousands of genes simultaneously. Once data obtained, there is a requirement for extracting biological information from microarray data. This requirement can be satisfied by appropriate statistical analysis. A simple“fold change”approach was used to survey differentially expressed genes. It is recognized that, this approach does not give adequate result and not based on statistical framework. Analysis of variance (ANOVA) is an appropriate method can be used to detect differentially expressed genes with the help of multiple testing correction methods. In this dissertation, we will investigate preprocessing techniques with quality control assessments and carry out these to an Affymetrix GeneChip dataset in the first part. Then, we will conduct probe level ANOVA tests with Bonferroni Correction technique to adjust p-values in the second part. We have obtained significant genes and compared these genes to the original paper.
Benzer Tezler
- Partial least squares method for the analysis of gene expression data
Gen ekspresyon verilerini analizi için kısmi en küçük kareler yöntemi
AYÇA ÖLMEZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
İstatistikDokuz Eylül Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYLİN ALIN
- Meme kanserinde gen ekspresyon verilerinin mikrodizi analizi
Analysis of microarray gene expression data in breast cancer
SEMA ATIŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
BiyoistatistikUludağ ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLKER ERCAN
- Classification of microarray gene expression cancer data by using artificial intelligence methods
Yapay zeka yöntemleri kullanılarak mikroarray gen ifade kanser verilerinin sınıflandırılması
MEHMET ŞÜKRÜ MUMBUÇOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHasan Kalyoncu ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BÜLENT HAZNEDAR
- An integrative gene-expression analysis of axolotl limb wound healing and regeneration
Aksolotl yara iyileşmesi ve rejenerasyonunun integratif gen ekspresyon analizi
MUSTAFA SİBAİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Biyolojiİstanbul Medipol ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CÜNEYD PARLAYAN