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研究生: 周庭毓
Chou, Ting-Yu
論文名稱: 生物晶片之事前品質診斷
A Quality Measure for cDNA Microarray Data
指導教授: 詹世煌
Chan, Shin-Huang
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 管理學院 - 統計學系
Department of Statistics
論文出版年: 2006
畢業學年度: 94
語文別: 中文
論文頁數: 56
中文關鍵詞: 品質評估lowess curveMA-plotmicroarray診斷標準
外文關鍵詞: quality estimate, diagnosis, lowess curve, microarray, MA-plot
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  • 透過MA-plot上lowess curve之變化,本文提出一統計量E(|I|)以評估晶片的品質。當E(|I|)值愈大,表示晶片品質愈差。透過統計模擬,發現E(|I|)可以有效區別晶片間的品質。此外我們更進一步找出診斷品質的臨界值|I|*。當一晶片品質統計量值高於|I|*時,表示該晶片品質不良。我們亦利用此品質測度值來評估三家公司所製造的microarray data的品質,並以RT-PCR來(間接)驗證所提之E(|I|)的判別績效,得到不錯的結果。本文所提出之E(|I|)不僅可評估各公司之晶片品質,亦可利用它來比較各公司之製作品質,因此在實務之晶片品質品管,甚或了解實驗室之晶片製作上,深具實用之價值。

    Microarray experiment is a useful way to observe the display for thousands of genes simultaneously. To improve the reliability of dowe-stream data analysis, a quantity to evaluate the quality of microarray chip is established. Motivated by the MA-plot of Dudoit et al. (2002), we develop a statistic E(|I|) to measure the quality of one microarray chip. Simulation study shows that E(|I|) is able to distinguish the chip quality effectively. Furthermore, we suggest one threshold value |I|* for purpose of diagnosis. The quality of one chip is acceptable if the E(|I|) value for the chip is smaller than |I|*. Three sets of microarray chips are presented to illustrate the application of E(|I|), with RT-PCR being used to validate the efficacy of the suggested quality statistic.

    第一章 緒論           1  1.1 研究動機與目的       1  1.2 Microarray實驗       2 第二章 評估方法 3  2.1 資料之前處理        3  2.2 晶片品質評估        3  2.3 晶片品質診斷        8 第三章 統計模擬         11  3.1 晶片品質之模擬設定     11  3.2 晶片品質之模擬結果     15  3.3 晶片品質之診斷       23 第四章 實例分析          25  4.1 A公司            25  4.2 B公司           27  4.3 C公司 28  4.4 不同公司晶片品質之整體評估 30 第五章 結論與未來研究方向 31  5.1 結論 31  5.2 未來研究方向 33 參考文獻 35 附錄A 36 附錄B 37 附錄C 40 附錄D 42 附錄E 43 附錄F 45 附錄G 47 附錄H 48 附錄I 49 附錄J 50 附錄K 51 附錄L 54

    [1]Chan, S. H., Chen, L. J., Chow, N. H., Liu, H. S. (2005). An ANCOVA Approach
    to Normalize Microarray Data, and Its Performance to Existing Methods.
    Journal of Bioinformatics and Computational Biology, Vol. 3, No. 2,
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    [2]Dudoit, S., Yang, Y. H., Speed, T. P., and Callow, M. J. (2002). Statistical
    Methods for Identifying Differentially Expressed Gene in Replicated
    cDNA Microarray Experiments. Statistica Sinica, 12, 111-139.

    [3]Johnson, R. A., Wichern, D. W. Applied Multivariate Statistical Analysis.
    Upper Saddle River, N.J. :Prentice Hall, 4th ed., (1998), 732-733.

    [4]Kerr, M. K., Martin, M., Churchill, G. A., (2000). Analysis of Variance for
    Gene Expression Microarray Data. Journal of Computational Biology, 7,
    819-837.

    下載圖示 校內:2007-06-30公開
    校外:2007-06-30公開
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