Neste trabalho apresenta-se uma revisão da metodologia de experimentos de microarray relativas a sua instalação e análise estatística dos dados obtidos. A seguir, aplica-se essa metodologia na análise de dados de expressão gênica em citros, gerados por um experimento de macroarray, utilizando modelos lineares de efeitos fixos considerando a inclusão ou não de diferentes efeitos e considerando ajustes de modelos para cada gene separadamente e para todos os genes simultaneamente. Os experimentos de macroarray são similares aos experimentos de microarray, porém utilizam um menor número de genes. Em geral, são utilizados devido a restrições econômicas. Devido ao fato de terem sido utilizados poucos arrays no experimento analisado neste trabalho foi utilizada uma abordagem bayesiana empírica que utiliza estimativas de variância mais estáveis e que leva em consideração a correlação entre as repetições do gene dentro do array. Também foi utilizado um método de análise não paramétrico para contornar o problema da falta de normalidade para alguns genes. Os resultados obtidos em cada um dos métodos de análise descritos foram então comparados. / This paper presents a review of the methodology of microarray experiments for its installation and statistical analysis of data obtained. Then this methodology is applied in data analysis of gene expression in citrus, generated by a macroarray experiment, using linear models with fixed effects considering the inclusion or exclusion of different effects and considering adjustments of models for each gene separately and for all genes simultaneously. The macroarray experiments are similar to the microarray experiments, but use a smaller number of genes. In general, are used due to economic restrictions. Because they have been used a few arrays in the experiment analyzed in this study it was used a empirical Bayes approach that uses estimates of variance more stable and that takes into account the correlation among replicates of the gene within array. A non parametric analysis method was also used to outline the problem of the non normality for some genes. The results obtained in each of the described methods of analysis were then compared.

Neste trabalho apresenta-se uma revisão da metodologia de experimentos de microarray relativas a sua instalação e análise estatística dos dados obtidos. A seguir, aplica-se essa metodologia na análise de dados de expressão gênica em citros, gerados por um experimento de macroarray, utilizando modelos lineares de efeitos fixos considerando a inclusão ou não de diferentes efeitos e considerando ajustes de modelos para cada gene separadamente e para todos os genes simultaneamente. Os experimentos de macroarray são similares aos experimentos de microarray, porém utilizam um menor número de genes. Em geral, são utilizados devido a restrições econômicas. Devido ao fato de terem sido utilizados poucos arrays no experimento analisado neste trabalho foi utilizada uma abordagem bayesiana empírica que utiliza estimativas de variância mais estáveis e que leva em consideração a correlação entre as repetições do gene dentro do array. Também foi utilizado um método de análise não paramétrico para contornar o problema da falta de normalidade para alguns genes. Os resultados obtidos em cada um dos métodos de análise descritos foram então comparados. / This paper presents a review of the methodology of microarray experiments for its installation and statistical analysis of data obtained. Then this methodology is applied in data analysis of gene expression in citrus, generated by a macroarray experiment, using linear models with fixed effects considering the inclusion or exclusion of different effects and considering adjustments of models for each gene separately and for all genes simultaneously. The macroarray experiments are similar to the microarray experiments, but use a smaller number of genes. In general, are used due to economic restrictions. Because they have been used a few arrays in the experiment analyzed in this study it was used a empirical Bayes approach that uses estimates of variance more stable and that takes into account the correlation among replicates of the gene within array. A non parametric analysis method was also used to outline the problem of the non normality for some genes. The results obtained in each of the described methods of analysis were then compared.