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Distribuição normal assimétrica para dados de expressão gênica

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Previous issue date: 2009-04-17 / Financiadora de Estudos e Projetos / Microarrays technologies are used to measure the expression levels of a large amount of genes or fragments of genes simultaneously in diferent situations. This technology is useful to determine genes that are responsible for genetic diseases. A common statistical methodology used to determine whether a gene g has evidences to diferent expression levels is the t-test which requires the assumption of normality for the data
(Saraiva, 2006; Baldi & Long, 2001). However this assumption sometimes does not agree with the nature of the analyzed data. In this work we use the skew-normal distribution
described formally by Azzalini (1985), which has the normal distribution as a particular case, in order to relax the assumption of normality. Considering a frequentist approach
we made a simulation study to detect diferences between the gene expression levels in situations of control and treatment through the t-test. Another simulation was made to
examine the power of the t-test when we assume an asymmetrical model for the data. Also we used the likelihood ratio test to verify the adequability of an asymmetrical model
for the data. / Os microarrays são ferramentas utilizadas para medir os níveis de expressão de uma grande quantidade de genes ou fragmentos de genes simultaneamente em situações variadas. Com esta ferramenta é possível determinar possíveis genes causadores de doenças de origem genética. Uma abordagem estatística comumente utilizada para determinar se um gene g apresenta evidências para níveis de expressão diferentes consiste no teste t, que exige a suposição de normalidade aos dados (Saraiva, 2006; Baldi & Long, 2001). No entanto, esta suposição pode não condizer com a natureza dos dados analisados. Neste trabalho, será utilizada a distribuição normal assimétrica descrita formalmente por Azzalini (1985), que tem a distribuição normal como caso particular, com o intuito de
flexibilizar a suposição de normalidade. Considerando a abordagem clássica, é realizado um estudo de simulação para detectar diferenças entre os níveis de expressão gênica em
situações de controle e tratamento através do teste t, também é considerado um estudo de simulação para analisar o poder do teste t quando é assumido um modelo assimétrico
para o conjunto de dados. Também é realizado o teste da razão de verossimilhança, para verificar se o ajuste de um modelo assimétrico aos dados é adequado.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/4530
Date17 April 2009
CreatorsGomes, Priscila da Silva
ContributorsTomazella, Vera Lucia Damasceno
PublisherUniversidade Federal de São Carlos, Programa de Pós-graduação em Estatística, UFSCar, BR
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFSCAR, instname:Universidade Federal de São Carlos, instacron:UFSCAR
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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