Μεθοδολογίες υπολογιστικής ανάλυσης και μετα-ανάλυσης δεδομένων γονιδιακής έκφρασης

Περίληψη

Η παρούσα διδακτορική διατριβή ασχολήθηκε με την εμπεριστατωμένη μελέτη και εφαρμογή των μεθόδων και στατιστικών τεχνικών της μετα-ανάλυσης, σε δεδομένα υψηλής απόδοσης, και πιο συγκεκριμένα σε δεδομένα γονιδιακής έκφρασης από πειράματα μικροσυστοιχιών. Η μετα-ανάλυση είναι ένα πολύτιμο εργαλείο για τη σύνθεση των στοιχείων σε ένα ευρύ φάσμα μελετών, συμπεριλαμβανομένων των πειραμάτων υψηλής απόδοσης, όπως μελέτες συσχέτισης ολόκληρου του γονιδιώματος (GWAS) και μελέτες γονιδιακής έκφρασης. Ένα από τα θέματα με τα οποία ασχολήθηκε η παρούσα διατριβή ήταν η διερεύνηση βέλτιστων πρακτικών στη μεθοδολογία μετα-ανάλυσης σε δεδομένα μικροσυστοιχιών. Πραγματοποιήθηκαν διάφοροι έλεγχοι, σε σχετικά μικρά καθώς και σε μεγαλύτερα δοκιμαστικά τυχαία σύνολα δεδομένων (99 και 462 ατόμων αντίστοιχα), χρησιμοποιώντας την παλιά αλλά κλασσική μέθοδο της διόρθωσης του Hedges και διερευνώντας την εμφάνιση καλύτερων ή όχι αποτελεσμάτων με χρήση της μεθόδου αναδειγματοληψίας Bootstrap (είτε με 200 είτε με ...
περισσότερα

Περίληψη σε άλλη γλώσσα

This PhD thesis dealt with meta-analysis methodologies and its statistical techniques and applications in high-throughput experiments, and in particular on gene expression data from microarray experiments. Meta-analysis is a valuable tool for the synthesis of evidence across a wide range of study types including high-throughput experiments such as genome-wide association studies (GWAS) and gene expression studies. One of the issues that this thesis dealt with, was the investigation of optimal meta-analysis techniques. Various tests were performed on a relatively small and a larger random testing dataset (99 and 462 individuals respectively) using the old but classic method of Hedges correction and investigating whether better results can be obtained using the resampling method Bootstrap (of 200 or 500 repetitions). The results showed that the use of the Hedges correction is almost always necessary in small datasets. It was also investigated whether Bootstrap (200 repetitions) correctio ...
περισσότερα

Όλα τα τεκμήρια στο ΕΑΔΔ προστατεύονται από πνευματικά δικαιώματα.

DOI
10.12681/eadd/47552
Διεύθυνση Handle
http://hdl.handle.net/10442/hedi/47552
ND
47552
Εναλλακτικός τίτλος
Computational analysis and meta-analysis methods of gene expression data
Συγγραφέας
Βέννου, Κωνσταντίνα (Πατρώνυμο: Επαμεινώνδας)
Ημερομηνία
2020
Ίδρυμα
Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας. Σχολή Θετικών Επιστημών. Τμήμα Πληροφορικής με Εφαρμογές στη Βιοϊατρική. Εργαστήριο Μοριακής και Υπολογιστικής Βιολογίας και Γενετικής (ΕΜΥΒΓ)
Εξεταστική επιτροπή
Μπάγκος Παντελεήμων
Πλαγιανάκος Βασίλειος
Χατζηγεωργίου Άρτεμις
Μπράλιου Γεωργία
Παπαλουκάς Κωνσταντίνος
Νικολόπουλος Γεώργιος
Αδάμ Μαρία
Επιστημονικό πεδίο
Φυσικές Επιστήμες
Επιστήμη Ηλεκτρονικών Υπολογιστών και Πληροφορική
Βιολογία
Λέξεις-κλειδιά
Μετα-ανάλυση; Πολυμεταβλητή μετα-ανάλυση; Μικροσυστοιχίες; Γονιδιακή έκφραση; Διαφορικά εκφραζόμενα γονίδια; Πλειοτροπία; Προεκλαμψία; Νόσος του Crohn; Ελκώδης κολίτιδα
Χώρα
Ελλάδα
Γλώσσα
Ελληνικά
Άλλα στοιχεία
220 σ., εικ., πιν., σχημ., γραφ.
Ειδικοί όροι χρήσης/διάθεσης
Το έργο παρέχεται υπό τους όρους της δημόσιας άδειας του νομικού προσώπου Creative Commons Corporation:
Στατιστικά χρήσης
ΠΡΟΒΟΛΕΣ
Αφορά στις μοναδικές επισκέψεις της διδακτορικής διατριβής για την χρονική περίοδο 07/2018 - 07/2023.
Πηγή: Google Analytics.
ΞΕΦΥΛΛΙΣΜΑΤΑ
Αφορά στο άνοιγμα του online αναγνώστη για την χρονική περίοδο 07/2018 - 07/2023.
Πηγή: Google Analytics.
ΜΕΤΑΦΟΡΤΩΣΕΙΣ
Αφορά στο σύνολο των μεταφορτώσων του αρχείου της διδακτορικής διατριβής.
Πηγή: Εθνικό Αρχείο Διδακτορικών Διατριβών.
ΧΡΗΣΤΕΣ
Αφορά στους συνδεδεμένους στο σύστημα χρήστες οι οποίοι έχουν αλληλεπιδράσει με τη διδακτορική διατριβή. Ως επί το πλείστον, αφορά τις μεταφορτώσεις.
Πηγή: Εθνικό Αρχείο Διδακτορικών Διατριβών.
Σχετικές εγγραφές (με βάση τις επισκέψεις των χρηστών)