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研究生: 林怡君
論文名稱: 微陣列基因晶片實驗數據的統合分析
指導教授: 許文郁
口試委員:
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 理學院 - 統計學研究所
Institute of Statistics
論文出版年: 2009
畢業學年度: 97
語文別: 中文
論文頁數: 45
中文關鍵詞: 微陣列基因晶片統合分析
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  • 近年來,生物晶片中的基因晶片已經成為生命科學裡重要研究工具,其中又以Affymetrix公司所生產的基因晶片最為常用。由於晶片的製作成本費用高,所以做晶片數據分析時,受限於樣本數太少,資料數不足的困境,藉由Affymetrix晶片資料庫的建立,使得我們有大量的數據,以往的Affymetrix晶片分析,是找出晶片上的顯著基因,但我們有別於顯著基因的發現,目的是找出晶片上特殊表現的基因。
    透過統合分析,希望從中找出基因表現的特殊資訊,由於一片晶片上有22283個探針組(基因片段),大部分的探針組亮度分佈呈現單峰,而少部分的探針組亮度分佈為雙峰,對這些雙峰的探針組表現感到興趣,且因為這些基因片段表現量會隨器官的種類不同而異,透過這些少數的雙峰表現基因片段,發展出一套生物顯著指標(BSI),而不需使用整片晶片上的所有探針組的資訊,亦可省去將探針組進一步整合為基因表現的步驟,,即可將器官以及其器官內次種類正確的分類。


    摘 要 I 致 謝 II 圖 目 錄 V 表 目 錄 VI 第一章 緒論 1 1.1 研究背景 1 1.1.1 微陣列晶片 1 1.1.2 Affymetrix 基因晶片 2 1.1.3 統合分析(Meta-Analysis) 3 1.2 研究動機 5 第二章 統計方法 6 2.1 Affymetrix 晶片前置處理方法(Preprocessing Method) 6 2.1.1 Affymetrix Microarray Suit 5.0(MAS 5.0) 7 2.1.2 Robust Multi-array Average ( RMA ) 10 2.1.3 GC-RMA 13 2.2 群集分析(Cluster Analysis) 14 2.2.1 距離 15 2.2.2 階層式群集法(Hierarchical Clustering Method) 16 2.2.3 非階層式群集法(Nonhierarchical Clustering Method) 18 第三章 統合分析 20 3.1 資料庫及數據來源 20 3.2 生物顯著指標( Biological Significant Index ) 21 3.3 分群結果 22 3.3.1 器官分群 22 3.3.2 器官內次種類分群 26 3.4 雙峰基因與單峰基因比較 29 第四章 討論 30 參考文獻 31 附錄一 器官分為50群的分群結果 33 附錄二 次種類的分群結果及其Heat map圖 36 附錄三 單峰基因的器官分群結果 43

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