病毒基因时序表达谱分析——形状限制下贝叶斯推断的示例
应用统计
2010-09-30 v1
摘要
基于微阵列实验,已有几项关于病毒全基因组时序转录程序的研究,这些研究通常有助于构建基因调控网络。这些研究中的生物学解释似乎直接基于归一化数据和一些粗略的统计,这仅提供了对表达谱有限特征的粗略估计,并可能引入偏差。本文引入了一种层次贝叶斯形状限制回归方法,用于推断病毒基因的时序表达。通过该方法可以直接获得表达谱许多显著特征的估计,如起始时间、拐点、最大值、达到最大值的时间、曲线下面积等。将该方法应用于杆状病毒微阵列时序表达数据集,我们表明许多生物学问题可以被定量地表述,并且我们能够为杆状病毒生物学提供见解。
引用
@article{arxiv.1009.5785,
title = {Profiling time course expression of virus genes---an illustration of Bayesian inference under shape restrictions},
author = {Li-Chu Chien and I-Shou Chang and Shih Sheng Jiang and Pramod K. Gupta and Chi-Chung Wen and Yuh-Jenn Wu and Chao A. Hsiung},
journal= {arXiv preprint arXiv:1009.5785},
year = {2010}
}
备注
Published in at http://dx.doi.org/10.1214/09-AOAS258 the Annals of Applied Statistics (http://www.imstat.org/aoas/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)