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| 研究生： |
葉子龍 |
|---|---|
| 論文名稱： |
分析微陣列時間序列的方法比較 |
| 指導教授： | 謝文萍 |
| 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： | 2007 |
| 畢業學年度： | 95 |
| 語文別： | 中文 |
| 論文頁數： | 29 |
| 中文關鍵詞： | 微陣列 、時間序列 、Mixed model 、EDGE 、Multivariate Empirical Bayes |
| 相關次數： | 點閱：2 下載：0 |
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在微陣列實驗中，越來越多跟時間序列有關的資料，而分析方法也越來越多元化。每一種方法都有其特色。有的方法會考慮時間點間的關連性，有的則視為無關。因此，本篇論文主要是要比較Mixed model、EDGE和Multivariate Empirical Bayes這三種不同性質的方法，在基因顯著性的分析上的表現。我們會從模擬的數據評估每個方法的優點與缺點，並且實際分析一組人體試驗的資料，看看在發炎反應下，這三種方法提供的顯著基因之異同。
參考文獻
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