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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:http://uvadoc.uva.es/handle/10324/1754

    Título
    Desarrollo y aplicación de métodos estadísticos basados en recortes imparciales a datos de expresión génica de alta dimensionalidad
    Autor
    Fernández Martínez, ItziarAutoridad UVA Orcid
    Director o Tutor
    Rivas Sanz, Javier de las
    Mayo Iscar, AgustínAutoridad UVA
    Editor
    Universidad de Valladolid. Facultad de CienciasAutoridad UVA
    Año del Documento
    2012
    Résumé
    En esta Tesis proponemos la utilización de métodos estadísticos basados en recortes imparciales que, aplicados a matrices de datos de expresión génica de alta dimensionalidad, permiten obtener estimadores con funcionamiento robusto mediante la eliminación de un porcentaje de individuos. La aplicación de este tipo de estrategias nos va a permitir caracterizar el nivel de expresión típico de cada gen en medidas de escala genómica (genome-wide) como el que aparece asociado al comportamiento de una mayoría de condiciones, utilizando una adaptación del estimador smart a una situación unidimensional. Nuestra aproximación plantea utilizar como procedimiento de recorte de partida el estimador MCD , lo que permite obtener una representación simplificada para el estimador smart y la obtención de un algoritmo más eficiente que el disponible actualmente. La estimación de los parámetros que describen el comportamiento típico de un gen, va a permitir identificar mejor condiciones que manifiestan expresión diferencial y nuevas definiciones para caracterizar genes que muestran comportamientos de expresión generalizada (tipo gen housekeeping). El estimador propuesto será la base de estadísticos para identificar comportamientos atípicos en muestras clasificadas inicialmente como homogéneas, y también para contrastar expresión diferencial entre condiciones diferentes. Basado en los mismos principios, proponemos la utilización de metodología para encontrar grupos de genes (clústers) que co-expresan y para encontrar agrupaciones conjuntas de genes y de condiciones que comparten patrones de co-expresión. Los procedimientos de agrupación propuestos incorporan el recorte de un porcentaje de genes y de condiciones para aumentar la robustez de la clasificación propuesta. Para todos los procedimientos propuestos se han desarrollado funciones, algoritmos y programas de R que los implementan. El funcionamiento de los métodos se ha ilustrado utilizando datos simulados y sobre todo utilizando varios conjuntos de datos reales correspondientes a experimentos y estudios biológicos con microarrays de oligonucleótidos de alta densidad, que es una de las tecnologías genómicas de gran escala más utilizadas para el estudio de la expresión génica.
    Materias (normalizadas)
    Estadística
    Departamento
    Departamento de Estadística e Investigación Operativa
    DOI
    10.35376/10324/1754
    Idioma
    spa
    URI
    http://uvadoc.uva.es/handle/10324/1754
    Derechos
    openAccess
    Aparece en las colecciones
    • Tesis doctorales UVa [2367]
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    Nombre:
    TESIS217-121107.pdf
    Tamaño:
    3.383Mo
    Formato:
    Adobe PDF
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