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

doi:10.1142/s021972000500134x

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

2011-11-21

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AI

DOI：10.1142/s021972000500134x

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一类非参数统计方法，包括非参数经验贝叶斯（EB）方法、微阵列显著性分析（SAM）和混合模型方法（MMM），已被提出用于检测重复微阵列实验中的差异基因表达。这些方法都依赖于构建一个检验统计量（例如t统计量），然后通过置换来得出推断。然而，由于微阵列数据的特殊特征，使用标准的置换得分可能无法很好地估计检验统计量的零分布，导致推断可能过于保守。我们提出了一种构建加权置换得分的新方法以克服这一问题：使用EB方法得到的无差异表达的后验概率作为基因的权重，以更好地估计检验统计量的零分布。我们还提出了一种加权方法，利用后验概率来估计假发现率（FDR）。通过模拟数据和真实的时间进程微阵列实验数据，我们展示了当这些方法在MMM、EB和SAM中实施时，所提出方法的性能改进。

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