Le attuali difficoltà nell’impiego dei microarray si possono ricondurre alla presenza di un ampio errore sperimentale la cui struttura è assai complessa. Inoltre, il basso numero di repliche per ogni sequenza genica (EST) e l’elevato numero di differenti sequenze simultaneamente considerate richiedono di operare con la massima efficienza computazionale. Il contributo originale di questo lavoro consiste nell’uso di reti Bayesiane miste discrete-Gaussiane per la valutazione dell’espressione differenziale e nella valutazione delle fluorescenze background e foregrond come variabili latenti. L’approccio proposto, pertanto, può essere impiegato anche in presenza di pochi geni invarianti, qualora siano stati predisposti opportune spot di controllo.
Inferring Differential Expression in cDNA Microarray Experiments: a Bayesian Network / F. M. Stefanini. - STAMPA. - Congress Acta:(2004), pp. 101-104. (Intervento presentato al convegno XLII Riunione Scientifica della Società Italiana di Statistica. tenutosi a Bari nel Giugno 2004).
Inferring Differential Expression in cDNA Microarray Experiments: a Bayesian Network
STEFANINI, FEDERICO MATTIA
2004
Abstract
Le attuali difficoltà nell’impiego dei microarray si possono ricondurre alla presenza di un ampio errore sperimentale la cui struttura è assai complessa. Inoltre, il basso numero di repliche per ogni sequenza genica (EST) e l’elevato numero di differenti sequenze simultaneamente considerate richiedono di operare con la massima efficienza computazionale. Il contributo originale di questo lavoro consiste nell’uso di reti Bayesiane miste discrete-Gaussiane per la valutazione dell’espressione differenziale e nella valutazione delle fluorescenze background e foregrond come variabili latenti. L’approccio proposto, pertanto, può essere impiegato anche in presenza di pochi geni invarianti, qualora siano stati predisposti opportune spot di controllo.
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