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Distribuição normal assimétrica para dados de expressão gênica
dc.contributor.author | Gomes, Priscila da Silva | |
dc.date.accessioned | 2016-06-02T20:06:02Z | |
dc.date.available | 2009-09-09 | |
dc.date.available | 2016-06-02T20:06:02Z | |
dc.date.issued | 2009-04-17 | |
dc.identifier.citation | GOMES, Priscila da Silva. Distribuição normal assimétrica para dados de expressão gênica. 2009. 75 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2009. | por |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/4530 | |
dc.description.abstract | 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. | eng |
dc.description.sponsorship | Financiadora de Estudos e Projetos | |
dc.format | application/pdf | por |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
dc.rights | Acesso Aberto | por |
dc.subject | Estatística matemática | por |
dc.subject | Expressão gênica | por |
dc.subject | Distribuição normal assimétrica | por |
dc.subject | Teste da razão de verossimilhança | por |
dc.subject | Microarray | por |
dc.subject | Teste T | por |
dc.subject | Skew-normal distribution | eng |
dc.subject | T-test | eng |
dc.subject | Likelihood ratio test | eng |
dc.subject | Genic expression | eng |
dc.title | Distribuição normal assimétrica para dados de expressão gênica | por |
dc.type | Dissertação | por |
dc.contributor.advisor1 | Tomazella, Vera Lucia Damasceno | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/8870556978317000 | por |
dc.description.resumo | 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. | por |
dc.publisher.country | BR | por |
dc.publisher.initials | UFSCar | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Estatística - PPGEs | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA | por |
dc.contributor.authorlattes | http://lattes.cnpq.br/0798228363022868 | por |