Mô hình tuyến tính và phương pháp Bayes thực nghiệm để đánh giá sự biểu hiện khác biệt trong các thí nghiệm vi mạch

Vấn đề xác định các gen được biểu hiện khác biệt trong các thí nghiệm vi mạch được thiết kế đã được xem xét. Lonnstedt và Speed (2002) đã đưa ra một biểu thức cho tỷ lệ hậu nghiệm của sự biểu hiện khác biệt trong một thí nghiệm hai màu được lặp lại bằng cách sử dụng một mô hình tham số phân cấp đơn giản. Mục đích của bài báo này là phát triển mô hình phân cấp của Lonnstedt và Speed (2002) thành một phương pháp thực tiễn cho các thí nghiệm vi mạch tổng quát với số lượng điều trị và mẫu RNA tùy ý. Mô hình được thiết lập lại trong bối cảnh của các mô hình tuyến tính tổng quát với các hệ số và độ tương phản của mối quan tâm tùy ý. Phương pháp này áp dụng tốt cho cả các thí nghiệm vi mạch kênh đơn và hai màu. Các ước lượng nhất quán, có hình thức kín được đưa ra cho các siêu tham số trong mô hình. Các ước lượng được đề xuất có hành vi vững bền ngay cả với số lượng vi mạch nhỏ và cho phép dữ liệu không đầy đủ phát sinh từ việc lọc điểm hoặc trọng số chất lượng điểm. Thống kê tỷ lệ hậu nghiệm được cấu trúc lại theo dạng một thống kê t đã điều chỉnh, trong đó các độ lệch chuẩn dư hậu nghiệm được sử dụng thay cho các độ lệch chuẩn thông thường. Phương pháp Bayes thực nghiệm tương đương với giảm độ biến của các phương sai mẫu ước lượng hướng tới một ước lượng tập hợp, dẫn đến suy diễn ổn định hơn khi số lượng vi mạch nhỏ. Việc sử dụng các thống kê t đã điều chỉnh có lợi thế so với tỷ lệ hậu nghiệm trong việc làm giảm số lượng siêu tham số cần ước lượng; đặc biệt, không yêu cầu biết trước thông tin về các thay đổi gấp đôi khác không. Thống kê t đã điều chỉnh được chỉ ra là tuân theo phân phối t với bậc tự do mở rộng. Phương pháp suy diễn t đã điều chỉnh có thể mở rộng để tiếp nhận các kiểm định các giả thuyết null tổng hợp thông qua việc sử dụng các thống kê F đã điều chỉnh. Hiệu suất của các phương pháp được chứng minh qua một nghiên cứu mô phỏng. Kết quả được trình bày cho hai tập dữ liệu có sẵn công khai.