La transcriptómica estudia el nivel de expresión de los genes en distintas condiciones experimentales para tratar de identificar los genes asociados a un fenotipo dado así como las relaciones de regulación entre distintos genes. Los datos ómicos se caracterizan por contener información de miles de variables en una muestra con pocas observaciones. Las tecnologías de alto rendimiento más comunes para medir el nivel de expresión de miles de genes simultáneamente son los microarrays y, más recientemente, la secuenciación de RNA (RNA-seq).
Este trabajo de tesis versará sobre la evaluación, adaptación y desarrollo de modelos estadísticos para el análisis de datos de expresión génica, tanto si ha sido estimada mediante microarrays o bien con RNA-seq. El estudio se abordará con herramientas univariantes y multivariantes, así como con métodos tanto univariantes como multivariantes. / Tarazona Campos, S. (2014). Statistical methods for transcriptomics: From microarrays to RNA-seq [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/48485 / Premios Extraordinarios de tesis doctorales
| Identifer | oai:union.ndltd.org:upv.es/oai:riunet.upv.es:10251/48485 |
| Date | 30 March 2015 |
| Creators | Tarazona Campos, Sonia |
| Contributors | Conesa Cegarra, Ana, Ferrer Riquelme, Alberto José, Universitat Politècnica de València. Departamento de Estadística e Investigación Operativa Aplicadas y Calidad - Departament d'Estadística i Investigació Operativa Aplicades i Qualitat |
| Publisher | Universitat Politècnica de València |
| Source Sets | Universitat Politècnica de València |
| Language | English |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis, info:eu-repo/semantics/acceptedVersion |
| Rights | http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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