Statistical methods for time course microarray data

• Autores: María José Nueda Roldán
• Directores de la Tesis: Alberto José Ferrer Riquelme (dir. tes.) , Ana Conesa Cegarra (dir. tes.)
• Lectura: En la Universitat Politècnica de València ( España ) en 2009
• Idioma: inglés
• Tribunal Calificador de la Tesis: Sebastián Balasch Parisi (presid.) , Alex Sánchez Pla (secret.) , Mario Trottini (voc.) , Federico Morán Abad (voc.) , Jeroen Jansen (voc.)
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: TESEO
• Resumen

  • La tesis aborda el análisis estadístico de series simples y múltiples de experimentos de "Time Course Microarray" (TCM), El trabajo se centra en el desarrollo, aplicación y evaluación de métodos estadísticos específicos que consideran la problemática de este tipo de datos, tanto desde el punto de vista de selección de genes como del análisis funcional. Las técnicas desarrolladas se comparan con otros métodos del estado del arte actual evaluando las diferentes metodologías en términos de eficiencia y significado biológico de los resultados. En la tesis se incluye la descripción del funcionamiento de la tecnología de "microarrays" así como una revisión crítica de los métodos estadísticos aplicados a este tipo de datos mostrando los inconvenientes que surgen al aplicar métodos generales a series temporales de "microarrays" y justificando la necesidad de desarrollar nuevas técnicas para el análisis de TCM. La primera técnica desarrollada es maSigPro ("microarray Significant Profile") que usa análisis de regresión lineal para modelar la expresión génica y lleva a cabo una estrategia en dos pasos para seleccionar los genes diferencialmente expresados. La aplicación de la técnica multivariante ASCA (ANOVA "Simultaneous Component Analysis") a datos de TCM da como resultado el método ASCA-genes que combina la exploración multivariante de datos con un procedimiento de selección para identificación de genes con cambios relevantes. El método ASCA es también usado para crear una estrategia de filtrado de datos de gran utilidad para eliminar el alto nivel de ruido estructural de los datos de "microarrays". Por último, se desarrollan métodos estadísticos para una evaluación directa e integrada de las alteraciones que pueden sufrir las funciones génicas en TCM. Para este propósito, se han adaptado las técnicas maSigPro, ASCA y PCA incorporándoles información funcional obteniendo las metodologías maSigFun, PCA-maSigFun y ASCA-functional.