异常表达基因检测

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1、山东大学硕士学位论文异常表达基因的检测姓名：刘炜申请学位级别：硕士专业：金融数学与金融工程指导教师：栾贻会20090430山东大学硕士学位论文异常表达基因的检测刘炜(山东大学数学学院，济南，250100)摘要癌症研究的一个中心问题就是确定异常表达基因(表达水平过高或者过低)在癌症发展过程中是否是致病基因．mRNA微阵列实验提供了一种系统并快捷的用生物医学手段确定疾病相关基因的方法．典型的实验设计过程是通过统计方法，主要是多维检验方法，比较两组不同表象样本(疾病或者健康样本)组的数据以寻找异常表达的基因．所有统计方法的

2、前提都是只考虑单个基因和其所属样本组的关系，换句话说就是不考虑基因之间的相关性，假设所有基因都是相互独立的．异常表达基因的检测问题起源于微阵列实验的广阔领域．已有许多检测异常表达基因的方法存在Dudoitandothers[5】．其中，t统计量是最常用的统计方法．在主要的癌症种类中，现在都已经发现了原癌基因的异化激活模式，所以传统分析方法，比如t检验，无法找出原癌基因的表达谱．最近，Tomlinsandothers【4】提出了一种叫做”canceroutlierprofileanalysis”(COPA)方法，用于检

3、测疾病样本自己中有过高基因表达水平的致癌基因．不久之后，TibshiraniandHastie【1】又针对同一问题提出了叫做outliersum(Os)的统计量．OS和COPA统计量定义方式相似，都用到了基因在其整体表达水平中的位置和尺度的稳健估计．Wuf2】提出了outlierrobustt-statistics(ORT)统计量，然后LIAN【3】提出了最新一种统计量，命名为MOST：maximumorderedsubsett-statistics．通过数据模拟实验可以证明，MOST统计量在普遍情况下统计效力比前几

4、种统计量要好．我们将提出自己的改进方法，并通过数据模拟讨论改进方法与MOST，ORT，OS，COPA和t统计量的表现，从稳健角度证明我们的改进方法多数情况下优于其他统计量．关键词t微矩阵实验；异常表达基因；COPA；MOST；OS；ORT．山东大学硕士学位论文DETECTIoNoFDIFFERENTIALLyEXPRESSEDGENESLiu，Wei(SchoolofMathematics，ShandongUniv．，jinan，250100，Shandong)ABSTRACTAcentralaimincancerr

5、esearchistoidentifyalteredgenes(over-ordown-expressedgenes)thatplayacausalroleincancerdevelopment．mRNAmicroarrayexperimentsprovideafastandsystematicwaytoidentifydiseasemarkersrelevanttoclinicalcare．Acommonexperimentaldesignisthecomparisonoftwosetsofsamplesfromd

6、ifferentphenotypes(diseasesandnormaltissue)，withthegoalofsearchingforgenesshowingdifferentialexpression．Thisisusuallydoneviastatisticaltestingproceduresand，often，subsequentmultipletestingcorrections．Allthesemethodsuseaone-gene-at—a-timestrategy,consideringonlyt

7、heassociationbetweensinglegenesandthephenotype．Theidentificationofdifferentiallyexpressedgenesisaquestionwhicharisesinabroadrangeofmicroarrayexperiments．ManymethodshavebeenproposedtodetectdifferentiallyexpressedgenesDudoitandotherscommonlyusedmethod．Amongthem，t

8、-statisticsisthemostInthemajorityofcancertypes，heterogeneouspatternsofoncogeneactivationhavebeenobserved；thus，traditionalanalyticalmethodsthatsearchforcommonactivationofgene