Probalistic Methods In Genomic Data Analysis
(2004)- Abstract
- In this thesis, three aspects of gene expression data analysis are discussed: Differential gene expression is addressed by a probabilistic method. Gene annotation enrichment analysis is discussed in the context of multiple hypothesis testing and the choice of null hypothesis. The possibility of inferring the activity of cellular signaling pathways from microarray data is explored. The methods developed are applied to various data sets. The method for differential gene expression is applied to aspects of B cell differentiation. The methods for annotation analysis and pathway activity inference are applied to data sets of breast cancer, colon cancer and leukemia.
- Abstract (Swedish)
- Popular Abstract in Swedish
Den nyligen utvecklade microarray-tekniken gör det möjligt att mäta mängden av mRNA för tusentals gener samtidigt. För att tolka dessa data krävs statistiska metoder och denna avhandling behandlar tre sådana. Den första metoden är utvecklad för att skilja ut de gener vars mRNAmängd är olika stor i olika vävnadstyper. Den andra metoden är avsedd för att analysera och beräkna statistisk signifikans för annoteringar av gener i samband med analys av microarray-data. Den tredje metoden har för ändamål att relatera microarray-data till tidigare biologisk kunskap om signalvägar i cellen. Metoderna appliceras på ett antal olika dataset. Med den första metoden studeras B cellsdifferentiering och de övriga... (More) - Popular Abstract in Swedish
Den nyligen utvecklade microarray-tekniken gör det möjligt att mäta mängden av mRNA för tusentals gener samtidigt. För att tolka dessa data krävs statistiska metoder och denna avhandling behandlar tre sådana. Den första metoden är utvecklad för att skilja ut de gener vars mRNAmängd är olika stor i olika vävnadstyper. Den andra metoden är avsedd för att analysera och beräkna statistisk signifikans för annoteringar av gener i samband med analys av microarray-data. Den tredje metoden har för ändamål att relatera microarray-data till tidigare biologisk kunskap om signalvägar i cellen. Metoderna appliceras på ett antal olika dataset. Med den första metoden studeras B cellsdifferentiering och de övriga två tillämpas på data för bröstcancer, coloncancer och leukemi. (Less)
Please use this url to cite or link to this publication:
https://lup.lub.lu.se/record/544070
- author
- Breslin, Thomas LU
- supervisor
- opponent
-
- Professor Knudsen, Steen, TECHNICAL UNIVERSITY OF DENMARK
- organization
- publishing date
- 2004
- type
- Thesis
- publication status
- published
- subject
- keywords
- pathway profiling, Bioinformatics, medical informatics, biomathematics biometrics, Bioinformatik, medicinsk informatik, differential gene expression, probabilistic methods, Natural science, Naturvetenskap, biomatematik, annotation analysis, microarray, Fysicumarkivet A:2004:Breslin
- pages
- 101 pages
- publisher
- Department of Theoretical Physics, Lund University
- defense location
- LECTURE HALL F OF THE DEPARTMENT OF THEORETICAL PHYSICS
- defense date
- 2004-12-17 10:30:00
- ISBN
- 91-628-6336-3
- language
- English
- LU publication?
- yes
- id
- 48e07b09-b686-4748-b75d-33fd93c567bf (old id 544070)
- date added to LUP
- 2016-04-04 10:26:12
- date last changed
- 2023-04-18 18:40:35
@phdthesis{48e07b09-b686-4748-b75d-33fd93c567bf, abstract = {{In this thesis, three aspects of gene expression data analysis are discussed: Differential gene expression is addressed by a probabilistic method. Gene annotation enrichment analysis is discussed in the context of multiple hypothesis testing and the choice of null hypothesis. The possibility of inferring the activity of cellular signaling pathways from microarray data is explored. The methods developed are applied to various data sets. The method for differential gene expression is applied to aspects of B cell differentiation. The methods for annotation analysis and pathway activity inference are applied to data sets of breast cancer, colon cancer and leukemia.}}, author = {{Breslin, Thomas}}, isbn = {{91-628-6336-3}}, keywords = {{pathway profiling; Bioinformatics; medical informatics; biomathematics biometrics; Bioinformatik; medicinsk informatik; differential gene expression; probabilistic methods; Natural science; Naturvetenskap; biomatematik; annotation analysis; microarray; Fysicumarkivet A:2004:Breslin}}, language = {{eng}}, publisher = {{Department of Theoretical Physics, Lund University}}, school = {{Lund University}}, title = {{Probalistic Methods In Genomic Data Analysis}}, year = {{2004}}, }