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基于聚类结果的基因集差异表达分析

作　者: 董芳英
导　师: 张帼奋
学　校: 浙江大学
专　业: 概率论与数理统计
关键词: 基因集 聚类 差异表达 GSCL 类信息量 权重 投影 t检验 势 power AML/ALL P53 pathway
分类号: Q78
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要


本文首先介绍了基因芯片的背景知识,作为众多学者关注的研究方向,基因表达差异分析可以分为单基因分析和基因集分析。通过介绍基因表达差异分析的相关方法,同时分析各种方法的优劣点,本文提出基于聚类结果的基因集表达差异分析方法：GSCL。该方法考虑了以下三方面：生物性状往往与多个基因表达有关；基因表达之间一般存在相互作用；基因集数据经常呈现样本量远远小于基因数的现象。GSCL方法的基本思路是：首先通过聚类将基因集分成若干个基因子类；其次定义基因子类信息量,并以此作为该类对表现型影响的度量,得到对应各子类的权重；然后通过权重向量的迅速降维；最后利用t检验得到检验结果。在方法的应用上,本文首先对模拟数据进行应用,共考虑了四种不同协方差结构和六种不同均值结构,然后对AML/ALL和p53两个实验数据集进行应用,得出了以下结论：当标准差水平与两种表现型下的均值之间的相差程度接近或较小时,GSCL能较为准确地检验出数据之间的差异性；当标准差较大时,本文方法会有一定的假阳性存在；对AML/ALL实验数据的检验结果,本文和之前的众多学者结论一致,认为该数据集涉及到的基因集在两种表现型下表达是有差异的；p53数据集中310个pathway,在显著性水平为0.01的情况下,检验出26个pathway表达有差异,而与之前学者考虑的19个pathway相比较,本文得出一致性的结论外也提出了一些与之前方法有差异的pathway,值得生物学方面的进一步讨论。

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中图分类: > 生物科学 > 分子生物学 > 基因工程（遗传工程）
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